建模大赛编程教程通常涵盖了以下方面：
基础编程能力
熟悉至少一种编程语言，如Python、C++、Java等。
掌握编程语言的基本语法、数据结构和算法。
数据处理和分析
使用编程工具对数据集进行清洗、转换和摘要统计。
进行探索性分析，包括统计测试、趋势分析、关联分析等。
掌握数值计算的基本方法，如数值积分、数值微分、线性代数运算等。
算法应用
熟悉并能够应用常见的算法，如图论算法、动态规划、贪心算法等。
了解优化方法，能够使用优化算法解决实际问题。
相关软件和编程语言熟练度
掌握特定的软件或编程语言，如MATLAB、R语言或Python，以支持模型的实现和优化。
使用数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy等。
使用可视化工具将模型结果进行展示，如Matplotlib、Seaborn等。
编程挑战
在比赛时间紧张的情况下，编程要求快速且高效，任何一个小错误都可能导致模型求解失败。
参赛者需要编写整洁、优雅、高效的代码，并具备良好的代码文档和注释习惯。
模型建立和求解
能够根据实际问题建立数学模型，并利用编程工具求解模型。
熟悉常见的建模方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。
团队协作与项目管理
具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够合理分工、高效协作，进行项目管理和版本控制。
其他
需要有良好的逻辑思维能力、问题解决能力和耐心。
根据比赛要求，可能还需要掌握其他辅助工具，如仿真工具、数据处理软件等。
建议
选择合适的编程语言：根据个人编程经验和项目需求选择合适的编程语言，如Python适合初学者，MATLAB和R在数据处理和统计分析方面表现出色。
掌握数学库和工具：熟悉常用的数学库和工具，如NumPy、SciPy等，这些库提供了许多数学函数和操作，能方便进行数学计算和分析。
注重实践和优化：通过实际项目练习，不断编写和优化代码，提高编程效率和模型性能。
学习算法和数据结构：了解并能够实现适合问题的算法和数据结构，以提高程序的运行效率和准确性。
通过以上步骤和建议，可以更好地准备建模大赛的编程部分，并在比赛中取得好成绩。