在金融行业中，掌握以下几种编程语言将大大增加就业机会：

Python

易学易用：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁的语法，非常适合初学者。

强大的数据分析能力：Python拥有丰富的库，如Pandas、NumPy和SciPy，可以方便地处理金融数据和进行统计分析。

广泛的应用领域：Python在金融数据分析、量化交易、算法开发等领域都有广泛应用。

相关的库和工具：还有专门用于金融交易的库，如pyfolio和zipline，可以帮助开发和测试交易策略。

R

统计分析和数据可视化：R是专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，拥有丰富的统计分析和机器学习库，如ggplot2和caret。

金融领域的广泛应用：R在风险管理、投资组合优化和数据挖掘等领域有广泛应用。

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，因此熟练掌握SQL可以帮助进行高效的数据库查询和数据处理。

MATLAB

科学计算和工程应用：MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言，在金融工程、衍生品定价和风险管理等领域有广泛应用。

强大的数值计算能力：MATLAB具有强大的数值计算和矩阵操作能力，可以方便地进行金融模型的开发和求解。

C++

高性能编程：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。

底层理解：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。

Java

跨平台特性：Java是一种通用的高级编程语言，具有良好的跨平台特性，稳定性和安全性高，适合用于开发金融交易系统。

大数据和高并发处理：Java能够处理大数据量和高并发的要求，因此在金融领域具有很高的应用价值。

建议

优先学习Python：由于其易学易用和强大的数据分析能力，Python是金融行业中非常受欢迎的编程语言，建议优先学习。

结合R和MATLAB：对于希望深入进行统计分析和数据可视化的金融学专业人士，R和MATLAB是非常有用的工具。

掌握SQL：对于需要处理大量金融数据的岗位，熟练掌握SQL是必不可少的技能。

了解C++和Java：如果希望从事高性能金融系统或高频交易算法开发，C++和Java也是非常有价值的技能。

通过掌握这些编程语言，金融学专业人士将能够在就业市场上具有更强的竞争力。