金融硕士课程中，学生通常需要学习以下软件：

Python：

用于数据分析、量化交易、风险管理和数据科学。常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。

R：

专为统计分析和图形表示设计，拥有大量包和函数，适合进行统计分析、时间序列分析以及金融市场的模型模拟。

MATLAB：

在数值计算和高级数学建模方面表现卓越，适用于复杂的金融模型计算、算法开发和数据可视化。

Excel：

结合VBA编程技术，用于财务分析模板制作、衍生品定价、压力测试和情景分析等。

SAS：

用于高级统计分析，在金融行业中也有广泛应用。

STATA：

作为传统统计软件之一，在统计数据分析方面应用广泛，适合初学者。

EVIEWS：

主要用于经济数据的统计和预测分析。

SQL：

用于数据库查询和管理，在金融数据处理中也很重要。

这些软件能够帮助金融专业人士进行数据处理、分析、建模和可视化，是金融领域中不可或缺的工具