金融专业的学生需要学习以下几类软件：

数据处理与分析软件

Excel：用于数据处理、财务建模和预测，以及投资组合管理和风险管理等工作。Excel在金融领域应用非常广泛，是金融专业学生必须掌握的工具之一。

Python：用于数据分析、机器学习和数据可视化。Python具有简单易学、代码可读性高等特点，适合用于金融数据处理、模型建立和分析等方面。

R：用于统计分析和数据可视化。R语言属于开源代码的统计软件，在数据处理、分析等方面有很好的应用，且易于入门。

Stata：用于统计数据分析，相比于R语言和Stata需要自己编写相关程序，Stata属于“傻瓜式”操作，适合不想学编程知识的同学。

MATLAB：用于数值计算和数据可视化，广泛应用于金融工程和金融建模领域。MATLAB具有强大的数值计算能力和丰富的金融工具箱。

金融信息查询软件

Wind：用于金融信息查询，是金融领域使用频率非常高的软件之一。

其他辅助软件

VBA：用于自动化处理Excel表格，在金融领域中常用于编写宏程序，实现数据处理、报表生成和模型建立等功能。

SAS：用于统计分析，在金融领域中应用广泛。

EViews：用于统计分析，常用于经济数据分析。

编程语言

C++：系统级编程语言，适用于开发高性能金融交易系统和算法交易策略。

SQL：用于管理和分析数据库，在金融行业中用于提取和处理大量的金融数据。

其他工具

Bloomberg Terminal：对于需要实时金融市场数据和分析的金融从业者来说，是非常有价值的工具。

建议

Excel是金融从业者的必备工具，建议重点掌握其数据处理和分析功能。

Python和 R是金融数据分析的常用编程语言，建议至少掌握其中一种。

MATLAB在金融建模和算法开发方面非常强大，适合高级应用。

C++适合开发高性能的金融交易系统，如果有条件，建议学习。

Bloomberg Terminal对于需要实时金融市场数据和分析的金融从业者来说，是非常有价值的工具。

这些软件和工具将帮助金融专业的学生更好地进行数据处理、分析、建模和决策。