在金融学中，以下几种编程语言被认为是有助于就业的：

Python

优势：Python因其简洁的语法、强大的库支持（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）以及广泛的社区支持，在数据分析和机器学习领域表现出色。Python在金融领域被广泛应用于数据分析、量化交易、风险管理等工作，拥有大量的金融分析库和工具，使得金融数据处理和分析变得便捷高效。

R语言

优势：R语言专注于统计分析和图形表示，受到了许多统计学家和数据分析师的青睐。在金融领域，R语言主要应用于投资分析、风险管理、数据可视化等方面，拥有大量的金融与经济数据处理包，如Quantmod、Tseries等，非常适合进行金融市场数据的分析和经济建模。

SQL

优势：SQL（结构化查询语言）是用于管理和操作数据库的标准计算机语言。在金融行业，无论是贷款业务、风险管理还是市场分析，大量的数据都存储在数据库中，掌握SQL对于处理和分析大量的金融数据非常关键。

MATLAB

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

优势：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。

Java

优势：Java是一种流行的编程语言，被广泛应用于金融行业的后端开发和大规模系统构建。金融机构通常需要处理大量的交易数据和用户信息，学习Java可以帮助你开发安全、稳定和高效的金融系统。

建议

对于金融专业的学生来说，建议至少掌握Python、R语言和SQL这三种编程语言。Python因其易学易用和强大的数据分析能力，可以作为首选。同时，R语言在统计分析和数据可视化方面的优势也不容忽视，而SQL则是处理金融数据的必备技能。此外，根据个人兴趣和职业规划，可以考虑学习MATLAB或C++，以拓宽就业面和提高竞争力。