动物科学专业的学生通常学习以下几种编程语言：

Python：

Python因其简洁的语法和强大的数据处理及分析库（如Pandas和NumPy）而受到青睐。它还广泛应用于生物信息学，如BioPython，用于基因组学数据分析和可视化研究。Python的易学易用性也使其成为自动化常规任务的理想工具，例如在动物行为学研究中自动化图像处理。

R语言：

R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，特别是其ggplot2包可以生成高质量的图形。R语言在生态学和进化生物学领域有广泛应用，这些领域与动物科学紧密相关。

SQL：

在动物科学研究中，经常需要管理大量数据，包括动物的种类、性别、行为模式等。SQL在数据查询、更新和管理大型数据库方面显示出其强大的能力。

MATLAB：

MATLAB是一种专业的科学计算和数据可视化软件，广泛应用于各个科学领域，包括动物医学。它提供了丰富的工具箱，用于图像处理、信号处理、机器学习等方面的研究。

SAS：

SAS是一种广泛应用于生物医学和临床研究的统计软件，提供了丰富的数据处理和分析工具。在动物医学领域，SAS可以用于实验数据分析、生存分析和药效学研究等方面。

其他语言：

根据具体研究方向和需求，动物科学专业的学生可能还会学习其他编程语言，如Java、C++等，以适应特定的研究或工作需求。

建议

选择合适的编程语言：根据个人兴趣和研究方向选择一种或多种编程语言进行深入学习。Python和R语言是动物科学领域最常用的编程语言，建议首先掌握。

实践应用：通过实际项目或研究来应用所学知识，提高编程技能和数据分析能力。

持续学习：编程技术和工具不断更新，建议定期参加相关课程或研讨会，保持知识的更新。