数学建模课程通常涵盖以下主要内容：
数学建模基础知识：
介绍数学模型和数学建模的基本概念、实例、竞赛准备等。
微分方程建模：
包括传染病模型、种间竞争模型等，介绍生物模型构建的基本原理和方法。
优化模型：
涉及运筹学基础、线性规划、非线性规划、动态规划等，帮助学生掌握优化问题的基本模型和解决方法。
数据的探索与分析：
包括数据预处理、频数分布、特征分析等，培养学生对数据的基本处理能力。
概率论与统计学：
用于对不确定性问题进行建模和分析大量数据。
高数、线代、概论：
高等数学、线性代数、数学概览等基础数理知识。
计算方法：
包括数值计算、微积分、线性代数、概率统计等数学基础知识。
计算机技能：
需要掌握编程、数据分析等计算机科学技能。
实际应用背景：
了解实际问题所涉及的领域背景和知识，如环境、经济、医学等。
十大算法：
虽然不必样样精通，但对数学建模中常用的算法应有所了解。
模型知识：
包括数学建模概论、函数、三角、解析几何、优化问题与规划、数列、概率与统计等。
专题模型：
如排队论、图论模型、线性回归模型等。
软件应用：
熟练使用数学软件如MATLAB、Lingo等进行模型建立和求解。
数学建模课程旨在培养学生将实际问题转化为数学模型，运用数学知识、计算机技术和相关学科知识解决实际问题的能力。