在金融学中，以下计算机知识是非常有用的：
Python：
Python是一种广泛应用的编程语言，特别适合金融数据分析、模型建立和量化交易。它拥有丰富的库和工具，例如Pandas、NumPy和Matplotlib，这些库可以帮助金融从业者处理和分析大量的金融数据，并进行数据可视化。
R：
R语言是另一种在金融领域广泛使用的编程语言，主要用于数据分析和统计建模。它拥有丰富的金融学习资源和包，例如quantmod和forecast，可以进行金融数据的分析和可视化。
SQL：
SQL是用于管理和处理关系型数据库的语言，在金融领域中，大量的交易数据和客户数据需要进行存储和分析，掌握SQL能够帮助金融从业者更好地操作和管理数据库，从中提取所需数据进行相关分析。
MATLAB：
MATLAB是一种功能强大的编程语言和数值计算环境，广泛应用于金融工程和量化交易。它提供了丰富的金融工具箱，包括衍生品定价、风险管理等方面的工具。MATLAB在量化金融领域也有广泛的应用。
办公自动化软件：
如Microsoft Office（Word、Excel、PowerPoint等），这些软件在金融工作中非常实用，能够提高工作效率和文档处理能力。
数据可视化工具：
如Tableau、Power BI和D3.js等，这些工具能够将复杂的金融数据转化为直观的可视化图表，帮助金融从业者更好地理解数据中蕴含的信息和趋势。
编程基础和算法：
掌握基本的编程概念和算法，如数据结构、算法设计和优化，对于金融从业者来说也是非常重要的，这些技能有助于编写高效的代码和处理复杂的数据分析任务。
综上所述，学习Python、R、SQL、MATLAB以及掌握办公自动化软件和数据分析工具，将有助于金融从业者更好地应对数字化时代的金融挑战，提高工作效率和专业素质。