在科研领域，常用的计算机语言包括：
Python：
Python是一种简单易学的编程语言，具有强大的科学计算和数据处理能力。它拥有丰富的第三方库，如NumPy、SciPy、Pandas等，可以方便地进行数据分析、机器学习和深度学习等领域的研究。此外，Python还可以用于编写网络爬虫、自动化测试等科研任务。
R：
R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它拥有丰富的统计分析函数和图形绘制工具，可以方便地进行数据分析和建模。R语言在统计学、数据科学等领域的研究中得到广泛应用，例如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
MATLAB：
MATLAB是一种用于科学计算和数据可视化的高级编程语言。它提供了丰富的数值计算函数和工具箱，可以方便地进行矩阵运算、信号处理、图像处理等科学计算任务。MATLAB在工程学、物理学、数学等领域的研究中广泛使用，例如控制系统设计、数字信号处理等。
C/C++：
C/C++是一种通用的高级编程语言，具有高效性和灵活性。它们被广泛应用于计算机科学和工程领域的研究，例如算法设计、系统开发、嵌入式系统等。C/C++适合处理底层的计算和操作，对于性能要求较高的科研任务非常有用。
Java：
Java是一种面向对象的编程语言，广泛应用于软件开发和科学计算领域。它具有良好的跨平台性能和强大的多线程处理能力，适合科研人员开发复杂的科学计算系统。
建议
对于科研工作者来说，建议至少掌握以下几种编程语言：
Python：
由于其强大的科学计算库和易用性，Python已成为科研领域的首选语言。
R：
对于需要大量数据分析和统计的科研任务，R语言是非常有用的工具。
MATLAB：
在需要数值计算、信号处理和图像处理等任务的科研中，MATLAB是一个强大的工具。
C/C++：
对于性能要求较高的任务，C/C++是不可或缺的编程语言。
根据具体的研究领域和需求，可以选择适合的编程语言进行深入学习。