学习大数据时，可以掌握以下几种编程语言：

Python

优势：Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了数据分析和机器学习领域的热门语言。Python拥有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，可以快速处理和分析大规模数据集。此外，Python还有许多用于数据分析和机器学习的库，如TensorFlow和PyTorch。

适用场景：数据清洗、数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等。

Java

优势：Java是一种通用的编程语言，具有良好的跨平台性能和可靠性。它在大数据处理中广泛应用于Hadoop和Spark等分布式计算框架。Java有强大的并发处理能力，可以高效地处理大规模数据集，同时拥有丰富的库和工具支持。

适用场景：大数据处理框架（如Hadoop、Spark）、企业级应用开发等。

Scala

优势：Scala是一种JVM语言，以其并行处理能力在大数据处理领域占有一席之地，尤其是在Apache Spark的生态中。Scala结合了面向对象和函数式编程的特性，使得它在处理大规模数据时性能更优。

适用场景：大数据处理框架（如Apache Spark）、分布式计算等。

R语言

优势：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的语言。R语言在数据科学和统计学领域具有很高的应用价值，拥有丰富的统计分析函数和图形库。R语言在大数据分析和建模方面有着独特的优势，特别适合处理结构化和非结构化数据。

适用场景：统计分析、数据可视化、数据科学等。

SQL

优势：SQL是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。大数据领域中常用的分布式数据库（如Hadoop和Spark）都支持SQL查询，因此掌握SQL语言对于处理大规模数据非常重要。

适用场景：数据查询、数据操作等。

建议

初学者：可以从Python开始，因为其语法简洁，易于上手，且拥有丰富的数据处理和机器学习库。

进阶者：可以根据具体需求学习Java或Scala，以深入理解大数据处理框架和分布式计算。

数据科学家：R语言在统计分析和数据可视化方面具有独特的优势，适合进行复杂的统计建模和数据探索。

数据库管理员：掌握SQL是必须的，以便高效地管理和操作大规模数据。

根据个人职业规划和兴趣选择合适的编程语言进行学习，可以更有效地应对大数据处理和分析的挑战。