金融专业学习编程需要掌握以下几个方面的内容：
编程语言
Python：Python是金融领域最常用的编程语言之一，具有简单易学、易读易写的特点。金融专业人员可以使用Python进行数据分析、模型构建、量化交易等工作。学习Python可以通过自学、参加相关培训课程或者在线教育平台来进行。
R语言：R语言是另一个金融领域常用的编程语言，适用于数据分析和统计建模。金融专业人员可以用R语言进行金融数据分析、风险管理、投资组合优化等工作。类似Python，学习R语言可以通过自学或参加相关培训课程。
SQL：结构化查询语言（SQL）是用于管理和操作关系数据库的标准化语言，金融专业人员可以利用SQL进行金融数据的提取、整理和分析。了解SQL语言的基础知识有助于金融专业人员更好地处理海量数据。
MATLAB：MATLAB是一种专为科学和工程计算而设计的高级编程语言和环境，广泛应用于金融领域的建模、数据分析和算法开发。学习MATLAB可以通过参加相关培训或自学。
VBA：VBA是Visual Basic for Applications的缩写，是微软Office套件中的一种编程语言。金融专业的人员常常需要利用Excel进行数据处理和分析，学习VBA可以帮助他们编写自动化的Excel宏来提高工作效率。
编程技能
数据处理：金融数据量庞大且复杂，因此在金融专业编程中，需要学习数据处理的技术，包括数据清洗、数据转换、数据分析等。这些技术可以通过学习Python的pandas库和NumPy库来实现。
数据可视化：数据可视化是将处理后的数据以图表等形式展示，方便理解和分析。金融专业编程中，可使用Python的matplotlib和seaborn等库进行数据可视化。
金融模型：金融专业编程需掌握一些金融模型，如期权定价模型、风险评估模型、投资组合优化模型等。学习金融模型可以通过研究相关的理论知识和实际案例，并使用编程语言来实现这些模型。
量化交易：量化交易是金融领域中应用最广泛的领域之一，需要学习编写交易策略、建立模型、进行回测等技术。相关编程技术可以通过学习Python的量化交易库，如pandas、zipline等来实现。
金融API：学习金融专业编程还需要了解金融API的使用，如证券交易所的数据接口、金融数据提供商的API等。这些API可以通过编程语言来调用和处理相关数据。
建议
选择编程语言：根据个人兴趣和职业规划，选择一门或几门主要的编程语言进行深入学习。Python和R语言是金融领域的首选，但也要了解其他语言如SQL和VBA的用途。
掌握数据处理和分析：通过学习Python的pandas、NumPy等库，掌握数据清洗、转换和分析的技能。
学习数据可视化：使用matplotlib、seaborn等库进行数据可视化，以便更好地理解和展示数据。
深入金融模型：研究并实现期权定价模型、风险评估模型等金融模型，提升分析和决策能力。
量化交易实践：通过学习和实践量化交易策略，了解金融市场并提高交易技能。
持续学习：金融领域和编程技术都在快速发展，持续学习新的技术和工具是必要的。
通过以上步骤和建议，金融专业的学生可以逐步掌握编程技能，并在金融行业中获得更好的发展机会。