金融专业需要学习的软件包括以下几种：

Excel：

用于数据整理、计算和可视化，适合进行简单的金融模型建立和分析。

SPSS：

用于统计分析，适用于社会科学领域，也适用于金融数据分析。

SAS：

用于数据处理和统计分析，广泛应用于各个领域，包括金融。

Stata：

传统统计软件，在统计数据分析方面应用广泛。

MATLAB：

专业的数值计算和科学编程软件，广泛应用于金融建模、算法开发、数据可视化等。

Python：

通用编程语言，拥有丰富的金融数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，适合数据获取、处理、分析和建模。

R：

专门用于数据分析和统计建模的编程语言，具有丰富的金融分析软件包，如quantmod、PerformanceAnalytics。

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。

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。

建议金融专业的学生在学习软件时，建议从基础软件如Excel开始，逐步掌握Python和R等编程语言，同时熟悉Wind和Bloomberg等金融信息查询工具。