金融学专业中，学生通常需要学习以下几种编程语言：
Python
用途：Python是金融领域中最常用的编程语言之一。它具有简洁易读的语法，强大的数据处理和分析能力，以及丰富的科学计算和金融相关的库。金融学生可以使用Python进行数据处理、数据分析和建模等工作。通过Python，可以使用各种金融数据分析库和工具，例如Pandas、NumPy和Scipy等，进行数据清洗、分析和可视化。
推荐理由：Python的语法简单易学，社区资源丰富，适合初学者。同时，Python在金融领域的应用非常广泛，包括数据分析、量化交易、机器学习等。
R
用途：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。金融学生可以使用R进行数据可视化、统计分析和机器学习等任务。R语言拥有丰富的统计和金融相关的包和函数，例如ggplot2和dplyr，可以帮助金融专业人员进行数据分析和可视化。
推荐理由：R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，适合需要进行复杂数据分析和建模的金融专业学生。
SQL
用途：结构化查询语言（SQL）是一种用于管理和操作数据库的语言。金融学生需要学习SQL来处理和查询金融数据，以及构建和管理数据库。
推荐理由：SQL是处理和管理大量金融数据的基础工具，掌握SQL可以帮助金融专业人员高效地查询和处理数据。
MATLAB
用途：MATLAB是一种用于科学计算和数据可视化的编程语言。在金融学中，MATLAB常用于金融建模、投资组合优化和风险分析等方面。MATLAB拥有丰富的金融工具箱，可以帮助金融专业人员进行复杂的金融建模和分析。
推荐理由：MATLAB在金融工程和数值计算方面非常强大，适合需要进行复杂金融模型开发和求解的金融专业学生。
C++
用途：C++是一种高性能的编程语言，被广泛应用于金融交易系统和高频交易算法的开发。掌握C++可以帮助金融学专业人士更好地理解底层交易系统和算法的实现原理。
推荐理由：C++性能优越，适合开发需要高性能计算的金融系统，但学习曲线较陡峭，适合有一定编程基础的学生。
建议
对于金融专业的学生来说，建议至少掌握Python和SQL，因为这两种语言在金融领域的应用最为广泛。同时，可以根据个人兴趣和职业规划选择学习R、MATLAB或C++，以提升自己在金融领域的竞争力。