大学建模的途径主要包括：
数学建模方法
数理统计方法：使用回归分析、方差分析、路径分析等统计技巧处理数据，揭示变量间关系，预测趋势。
确定性建模：用确定的数学关系描述系统结构和行为，如物理、工程系统等。
仿真建模：通过计算机模型模拟真实系统运行情况，研究系统行为和性能。
优化方法
包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划等。
计算机模拟方法
利用计算机技术进行模拟实验，如蒙特卡洛模拟、代理模型等。
神经网络方法
应用人工神经网络进行模式识别、预测和分类等。
其他方法
如类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法以及现代优化算法（禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等）。
竞赛参与
如全国大学生数学建模竞赛（国赛）、美国大学生数学建模竞赛（美赛）、深圳杯、研赛等，以及企业举办的比赛如SAS数据分析大赛、阿里巴巴天池数据分析大赛、Kaggle比赛等。
实践与创新
通过参与学术研讨、培训、课程、讲座以及数学建模竞赛等活动，提升建模能力。
大学建模不仅涉及理论知识的学习，还包括实际问题的解决和技能的提升，是理论与实践相结合的过程。学生可以通过参与竞赛、实验室项目、社团活动等多种途径来提升建模能力