在2024年，软件投资学专业主要学习以下编程语言和技能：

Python

主要编程语言：Python是一种简单易学的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。对于投资学专业的学生来说，Python可以帮助他们进行数据收集、数据清洗、数据分析和量化交易等方面的工作。Python还有广泛的社区支持和丰富的学习资源。

相关库和工具：Python拥有丰富的数据处理和分析库，如pandas、numpy和matplotlib等，可以方便地进行数据清洗、统计分析和可视化展示。此外，还有一些专门用于金融建模和量化交易的库，如Pyfolio、Zipline和Quantopian等。

R语言

主要编程语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。对于投资学专业的学生来说，学习R语言可以帮助他们进行金融数据分析和建模，以及进行统计推断和回归分析等。

SQL

主要编程语言：SQL是一种用于管理和操作关系型数据库的语言，可以用于提取、处理和分析大量的金融数据。掌握SQL可以帮助投资学专业人士更好地进行数据查询和数据管理。

MATLAB

主要编程语言：MATLAB是一种专门用于科学计算和工程应用的编程语言。虽然它在投资学领域的应用相对较少，但对于某些特定的金融建模和仿真任务，MATLAB仍然是一个有用的工具。

建议

重点学习Python：由于其广泛的应用和社区支持，Python是投资学专业学生应该重点学习的编程语言。通过学习Python，学生可以掌握数据分析和量化交易的核心技能。

掌握R语言：R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，对于希望深入研究金融统计和模型的学生来说，掌握R语言是非常有价值的。

学习SQL：SQL是数据管理和分析的基础工具，对于投资学专业学生来说，掌握SQL可以帮助他们更有效地处理和分析金融数据。

了解其他编程语言：虽然Python、R和SQL是主要的学习重点，但了解其他编程语言如MATLAB和Julia也可以为未来的学习和工作提供更多选择。

通过学习这些编程语言和技能，投资学专业的学生将能够更好地应对金融数据分析、量化交易和投资管理等方面的挑战，从而在就业市场上具有更强的竞争力。