在金融领域从事编程工作，以下是一些建议学习的编程语言：

Python

易学易用：Python语法简洁，易于学习和使用，是金融领域非常受欢迎的语言。

丰富的金融库：拥有Pandas、NumPy、SciPy等库，用于数据处理、分析和建模。

广泛应用：在数据分析、机器学习、量化交易、风险管理等金融领域都有广泛应用。

R

统计建模：R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，拥有丰富的统计和金融库，如quantmod和PerformanceAnalytics。

专业应用：常用于风险管理、投资组合优化和金融模型建立。

SQL

数据库管理：SQL是用于管理和处理关系型数据库的语言，在金融领域，大量的数据需要存储和管理，掌握SQL可以帮助进行高效的数据库查询和数据处理。

MATLAB

科学计算和数据可视化：MATLAB适用于科学计算和数据可视化，在金融工程、量化交易、金融建模等方面有广泛应用。

强大的工具箱：拥有Financial Toolbox和Econometrics Toolbox等工具箱，可以帮助分析金融数据和进行金融模型的建立和计算。

C++

高性能计算：C++是一种高效的编程语言，适用于开发高频交易系统和算法交易，具有高性能和低延迟的特点。

建议

选择一种主要语言：根据个人兴趣和职业规划，选择一种主要学习的编程语言，如Python或R。

掌握相关库和工具：除了语言本身，还要熟练掌握相关的金融库和工具，如Pandas、NumPy、SciPy、quantmod、PerformanceAnalytics等。

实践项目：通过实际项目来应用所学知识，如数据分析、模型开发、量化交易等，以增强编程能力和实际应用经验。

持续学习：金融行业技术更新迅速，持续学习新的技术和工具，保持竞争力。

通过学习这些编程语言和相关技能，你将能够在金融领域找到更多的就业机会，并提升自己的职业竞争力。