学习数学建模编程需要掌握数学、建模和编程三个方面的知识，并且需要不断地实践和学习。以下是一些建议：
建立坚实的数学基础
学习数学的各个分支，如代数、几何、概率论等，理解数学概念和原理，掌握常用的数学方法和技巧。
选择一门编程语言
选择适合数学建模的编程语言，如Python、Matlab等，并学习其基本语法和常用函数。
学习数学建模方法和技巧
掌握常用的数学建模模型和算法，如线性规划、非线性规划、动态规划等，了解不同模型的适用范围和求解方法。
掌握数值计算库和可视化工具
学习使用数值计算库，如NumPy、SciPy、Pandas等，这些库提供了丰富的数学函数和数据处理工具。
学习使用可视化工具，如Matplotlib、Plotly等，帮助将数学模型的结果以图形的形式展示出来。
实践和项目应用
通过实践和项目应用来巩固学习成果，选择一些具体的实际问题，尝试将其抽象为数学模型，并使用编程语言进行求解。
多交流和合作
参加数学建模的相关讨论和交流活动，与其他人分享经验和学习心得，与他人合作解决数学建模问题。
参加数学建模竞赛或开源项目
通过参加数学建模竞赛或开源项目，锻炼解决实际问题的能力，提升编程能力和问题解决能力。
调试和优化
掌握调试技巧，能够快速定位和解决程序中的错误，并学会优化代码，提高程序的运行效率和性能。
模块化编程
学会模块化编程的思想，将复杂的数学模型分解成多个模块，每个模块负责完成一个特定的功能，提高代码的可读性和可维护性。
持续学习和自我提升
数学建模编程是一个不断发展的领域，需要持续学习和自我提升，关注最新的研究进展和技术应用。
通过以上步骤，你可以逐步掌握数学建模编程的技能，并在实际应用中不断提高自己的能力和水平。