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首先
Python 完全可以满足数学建模的需要。
Python 是数学建模的最佳选择之一，而且在其它工作中也无所不能。
其次
学习任何⼀门计算机语⾔都是需要时间和精⼒的，我们学习编程语⾔⽤于数学建模，但最好并不只是为了数学建模，⽽是做其它⼯作时也能⽤。
从这个⾓度来说，Python 语⾔的优势就⾮常明显了。Python 语⾔是⼀种通⽤的⾼级编程语⾔，简单易学、免费开源，应⽤领域⼏乎⽆所不能，是最流⾏的编程语⾔，占⽐12%。总结来说，在计算研究领域 Matlab 语⾔的性能更强，但在其它领域 Python 语⾔则是王者。综合来看，Python比较容易学，也值得学。
Python相对于Matlab最大的优势：免费。国内可能不是很在乎这个，但在国外是个很关键的问题。
Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用
Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。
最后
近年来，学习 Python 语言的人越来越多，使用Python语言学习数学建模、参加数模竞赛的同学也越来越多。在数学建模中我们也需要Python提供数据分析与挖掘的能力。
但是，关于Python 语言数学建模的书籍、教程仍然比较少，并且与小白的需求存在差距：老师讲的很精彩，我听的很激动，下来还是不会用。
所以为了帮助大家进行学习python，本篇文章给大家带来了三套珍贵的python系统学习课程。（可免费领取）
如果大学课程开设过计算机语言，通常是C语言，在本套系统课程的基础上自学 Python 很容易，可以直接结合数学建模的内容学习 Python；如果还没有开设计算机语言课程，直接根据课程自学Python语言也是较好的选择，特别是对于数学建模之外的需求也能胜任。
课程介绍：
面向数模小白& Python小白，从零开始，按照python的框架体系，系统讲解Python语言理论与实践；
1、《Python语言基础与实践》
系统介绍Python语言的用法并进行实践。
2、《深度学习理论》
系统介绍深度学习的基本概念与知识，包括深度前馈神经网络、卷积神经网络及其经典模型、深度学习的优化方法、序列模型、生成对抗网络、自监督学习以及目标检测与图像分割等。
3、《Pytorch深度学习实战》
介绍Python中数据分析相关库NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn的相关操作方法。
01
《python语言基础与实践》
02
《深度学习理论》
03
《Pytorch深度学习实战》
免费获取课程
免费获取方式：凡参加本届钉钉杯的选手，可凭参赛队伍号赛前添加钉钉杯组委会：（号）免费获取。
今天给大家带来了python的系统学习课程，方便想用python参加数学建模比赛进行有效学习，9月份的国赛马上来临，如果你想参加国赛提前检验一下自己，可以参加最近钉钉杯大数据挑战赛，国赛前最后一场高含金量演练赛，赛题的方向包含数据分析和数据挖掘两大类，数学建模竞赛中涉及的赛题类型其中就会有这两大类型，既可以提升建模能力，又可以赢得奖项荣誉等高额奖金福利。报名方式下方我也给大家贴出来了，这个暑期评奖评优不用愁。
（进群领取训练赛题目及赛前培训资料，队友招募等竞赛资讯）
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