金融转行学习编程，以下是一些推荐的编程语言及原因：
Python
广泛应用：Python在大数据分析、算法交易、量化金融等领域有广泛应用。其简洁的语法和丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas和SciPy）使得处理金融数据和实现复杂的金融模型变得轻松。
易学性：Python语言简单易学，适合计算机知识薄弱的人。它的语法结构清晰，有助于快速上手。
全场景适用：Python是一门全场景编程语言，适用于Web开发、嵌入式开发等多个领域，增加了其灵活性和应用场景。
Java
广泛应用：Java是一门应用广泛的全场景编程语言，尤其在企业级应用和面向大众的服务方面取得了不少进展。Java在金融行业的电信、金融等关键性业务中发挥着重要作用。
学习难度：虽然Java的学习难度相对较大，但其强大的功能和完善的生态系统使得它成为许多金融从业者的首选。
C
应用领域：C主要用于Windows平台的应用开发，虽然在金融行业也有一些应用，但相比Python和Java，其普及程度较低。
R
统计分析：R语言专门用于统计分析和数据可视化，在金融数据分析中非常有用。它提供了许多用于金融学研究的包和工具，深受学术界和金融从业者的欢迎。
SQL
数据管理：SQL是用于处理和管理关系型数据库的编程语言。在金融行业，掌握SQL可以帮助金融人士高效地存储、查询和分析数据，进行数据挖掘和风险控制。
C++
性能优越：C++是一门强大的编程语言，性能出色，广泛应用于金融行业的高频交易系统和金融工程。熟练掌握C++编程语言对于从事金融交易系统的开发和优化非常有帮助。
建议
初学者：建议从Python开始学习，其简单易学且应用广泛，适合快速上手和实际应用。
有一定基础：如果已经有一定的编程基础，可以考虑学习Java，它在金融行业的应用也非常广泛，并且具有较好的学习生态。
数据分析师：对于希望从事金融数据分析的人员，Python和R是必须掌握的技能。
量化交易：对于从事量化交易的人员，Python、C++和R都是重要的编程语言，需要根据具体需求选择学习。
通过学习上述编程语言，金融转行人员可以增强自身在金融科技领域的竞争力，并拓宽职业发展的道路。