进入大学以后，很多同学都会听老师和师兄师姐说起“数学建模”、“数模竞赛”，充满兴趣的同时也会有很多困惑：数学建模到底是什么？要不要学，好不好学，怎么学？
“数学建模”是用数学模型的方法，分析和解决实际应用问题的方法。
中学数学的应用题，就是典型的数学建模问题：基于简化的应用问题，给出一些已知条件，需要求解一些问题。应用题的解题过程，通常是先分析问题，判断用什么方法解题，然后根据已知条件一步步推导、计算，最后得出求解问题的答案。这就是典型的数学建模的方法和步骤，”数学建模“就是加强版的应用题。
大学里经常说的“数学建模”往往与”数模竞赛“联系在一起，这时又特指通过计算机程序来求解问题。这是因为，既然”数学建模“是加强版的应用题，”加强“体现在问题的求解计算过程比中学数学复杂，如果不通过计算机编程往往难以快速高效地计算出答案。另一方面，这也是为了鼓励大家学习使用计算机，学习通过计算机编程解决问题。
”数学建模“的学习过程并不困难，并不一定需要很好的数学基础，也不需要有很高的计算机编程水平——数学基础好，编程基础强，学习数学建模肯定会更加容易。但是，数学成绩不好，计算机小白，也完全可以学习数学建模、学好数学建模，并会在学习过程中锻炼数理思维逻辑，提高计算机编程水平——这才是最重要的收获。
小白要学习数学建模，建议：
首先听一两节数模培训的公开课或分享会，B站上有很多，大概明白数学建模是怎么回事就行。
其次要选择一门计算机程序语言进行学习，掌握基本的编程操作。
然后要系统学习各种类型的数学模型和算法，这是比较漫长的学习过程。
最后是实战练习，大学的数模协会都会安排练习赛、校内赛之类的训练和竞赛。
3. Python 能不能满足数学建模的需要？
答案很明确：Python 完全可以满足数学建模的需要。
首先，几乎所有的计算机语言，都可以满足常用的数学建模问题的需要。例如 C、Python、C++、C#、VB、R、Go，当然还有数模竞赛中最流行的 Matlab，解决各种数学建模问题都毫无问题。
需要注意的是，数模学习过程中经常听到的 Lingo、SPSS，严格地说并不是计算机语言，只是解决某些类型问题的专用软件，并不适用于其它类型的问题。
如果你学过其中一种计算机语言，而且（1）该计算机语言已经达到非常熟练的水平，（2）以提高编程水平为目的，而不仅是为了参加数模竞赛，那么你也可以使用学过的计算机语言学习数学建模和参赛。否则，就应该选择 Matlab 语言或者 Python 语言，其原因嘛，看完本文就清楚了。
4. Python 数学建模好不好用？
答案也很明确：Python 用于数学建模，很好用。
换个角度谈这个问题，就是学习数学建模、参加数模竞赛最好要选择什么计算机语言？答案就是 Matlab 语言或者 Python 语言。
为什么这么说呢？因为数学建模涉及的问题类型很多，算法更加繁多。对于普通本科学生来说，如果学习各种算法以后都要自己从零开始编程，对本科学生是非常非常困难，几乎不可能实现的。实际上，并不是真的要让同学们自己按照算法步骤从头编程，能够清楚每一类问题有哪些常用算法，学会使用现有的算法程序就可以了。
现有的算法程序从哪里来呢？一是来自计算机语言的各种算法工具包，以数学建模所涉及的算法来说，Matlab 语言或者 Python 语言的工具包都非常丰富，程序质量高、接口规范、文档和例程比较完整。二是来自先前的老师和同学积累的算法例程，但要系统全面地搜集这种算法例程也很困难，而且搜集到的例程质量参差不齐、接口五花八门，新手要进行消化吸收的难度也很大。
为什么选择 Python 语言，而不是选择 Matlab 语言呢？首先，Matlab语言来做数学建模完全可以，也是很好的选择。但是，学习任何一门计算机语言都是需要时间和精力的，我们学习编程语言用于数学建模，但最好并不只是为了数学建模，而是做其它工作时也能用。
从这个角度来说，Python 语言的优势就非常明显了。Matlab 是商业数学软件，主要应用于与数值计算相关的科研领域，在编程语言中排名 19、占比 1%。Python 语言是一种通用的高级编程语言，简单易学、免费开源，应用领域几乎无所不能，是最流行的编程语言，占比 12%。总结来说，在计算研究领域 Matlab 语言的性能更强，但在其它领域 Python 语言则是王者。
5. Python 数学建模好不好学？
综合来看，Python 比较容易学，也值得学。