数学建模考研需要综合考虑多个因素，包括基础知识、编程技能、实践项目经验、软件技能和时间规划等。以下是一些具体的建议：

基础知识复习

确保对高等数学、线性代数和概率论与数理统计有扎实的基础，这些是数学建模的基石。

编程技能

根据兴趣和方向选择适合的编程语言。例如，MATLAB和Lingo适用于优化问题、线性模型和运筹学问题；Python及其库（如Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn）适用于数据分析和数据挖掘。

学习优秀论文

阅读并分析近几年的研究生数学建模优秀论文，了解不同领域的建模思路和方法，以及论文的写作技巧。

实践项目经验

参与数学建模相关的项目或比赛，如全国大学生数学建模竞赛（国赛）等。实际项目经验不仅能提高编程能力和问题解决能力，还能增加考研面试的竞争力。

软件技能

熟练掌握MATLAB、SPSS等软件。此外，根据研究方向，可能还需要学习其他软件，如Python中的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。

时间规划

提前准备，建议至少提前三个月到六个月开始复习。这段时间可以用来系统学习数学建模的相关知识，练习编程，以及参与项目实践。

团队合作

数学建模通常需要团队合作，学会与他人有效沟通和协作也是非常重要的。

选择合适的专业

根据个人兴趣和职业规划选择适合的专业，如计算机科学与技术、软件工程、应用数学与统计学、管理科学与工程等。

参加竞赛

参加各类数学建模竞赛，不仅可以锻炼能力，还能积累经验，有助于考研。

保持积极态度

数学建模需要较强的学习能力和适应能力，保持积极的态度和持续的努力是成功的关键。

通过以上建议，你可以更好地准备数学建模的考研，提高自己的竞争力和成功率。