金融专业学生在选择计算机学习时，可以根据自己的兴趣和职业规划来决定学习哪些编程语言和工具。以下是一些建议：
Python
易学性：Python语法简洁，易于学习和阅读。
库支持：拥有丰富的第三方库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、SciPy和StatsModels，这些库在数据分析和处理、统计计算和经济建模等方面非常有用。
应用领域：广泛应用于股票市场分析、风险管理、资产管理等领域。
R
统计分析：R语言在统计分析和图形表示方面表现出色，拥有丰富的统计和金融建模包。
应用领域：常用于时间序列分析、金融建模和风险管理。
C++
性能：C++具有高效的执行速度和强大的计算能力，适合进行高频交易和算法交易等需要处理大量数据和复杂计算的任务。
应用领域：广泛应用于金融工程领域，如金融数据分析、期权估值、风险管理等。
C语言
基础：C语言是计算机编程的基础，适合初学者学习编程的基本概念和技能。
应用领域：虽然不如C++和Python在金融领域应用广泛，但在一些基本的编程任务和数据管理中仍然有用。
数据库
学习：学习数据库管理系统，如FoxPro、Access等，以及SQL语言，以便于数据查询和管理。
应用领域：在金融行业中，掌握数据库技能对于处理和分析大量数据非常重要。
办公软件
学习：掌握Microsoft Office（Word、Excel、PowerPoint等），这些软件在日常工作中的使用非常广泛。
建议
基础优先：如果计算机基础较为薄弱，建议先学习C语言或Python，以建立基本的编程能力。
专业技能：根据个人兴趣和职业规划，选择一两种编程语言进行深入学习，如Python或R，并掌握相关的数据分析库。
数据库和办公软件：这些技能在实际工作中非常实用，建议尽早学习并掌握。
通过以上学习，金融专业的学生可以更好地应对金融数据分析、模型建立、交易执行等任务，从而在职场上取得更好的发展。