数学建模需要一定的编程能力，但即使没有编程基础也不必担心，以下是一些建议帮助你入门数学建模：
学习基本的编程语言
Python：Python是一门广泛应用的编程语言，特别适合数学建模。它的语法简洁，有大量的库和工具，如NumPy、Pandas、SciPy等，可以用于数据分析、数值计算和可视化。
MATLAB：MATLAB是一个专业的数学计算软件，广泛应用于工程和科学研究。它提供了丰富的数学函数和工具箱，适合进行矩阵运算、数据分析、建模和仿真。
学习数学建模的基础知识
微积分：理解导数、积分、微分方程等基本概念，这对于建模中的优化问题和动态系统至关重要。
线性代数：掌握矩阵、向量、线性方程组等概念，这些是数学建模中的基本工具。
概率论与统计学：了解随机过程、概率分布、假设检验等，有助于建模不确定性。
参加数学建模培训班
高校课程：许多高校开设数学建模相关课程，如清华大学、北京大学等。
在线课程：Coursera、edX、Udacity等平台上有许多数学建模和编程的在线课程。
培训机构：一些专业的培训机构如MathWorks、Khan Academy等提供数学建模的培训课程。
寻找合适的学习资源
书籍：阅读经典的数学建模书籍，如《数学建模导论》、《数值分析》等。
教程和视频：YouTube、B站等平台上有很多数学建模和编程的教学视频。
论坛和社区：参与Stack Overflow、Reddit等论坛和社区，与其他学习者交流经验。
多做练习和实践
编程练习：通过LeetCode、HackerRank等网站进行编程练习，提高编程能力。
数学建模项目：参与Kaggle、Math建模竞赛等，解决实际问题，提高建模和编程能力。
实际应用：尝试将数学模型应用于实际问题，如经济预测、物理模拟等。
多交流和合作
参加讨论：加入数学建模相关的讨论组，分享学习心得和解决问题的方法。
合作解决问题：与他人合作进行数学建模项目，共同学习和进步。
通过以上步骤，你可以逐步掌握数学建模所需的编程技能，并在实践中不断提高。记住，数学建模是一门实践性很强的学科，不断练习和应用是提高的关键。