大学数学建模专业主要学习以下内容：

基础数学知识：

包括微积分、线性代数、常微分方程等。

概率论与数理统计：

用于对不确定性问题进行建模和分析。

优化理论：

包括线性规划、非线性规划、最优化方法等。

图论：

应用于模型的构建和算法的设计。

运筹学：

包括线性规划、非线性规划、管理运筹学等。

数学软件：

如MATLAB、SPSS、Stata、SAS、Maple等。

编程语言：

如C/C++、Python等。

数据分析：

包括数据收集、处理、分析和解释。

实际应用知识：

涉及环境科学、经济学、医学、工程等领域的知识。

模型建立与求解：

将实际问题抽象为数学模型并进行求解和分析。

逻辑思维与推理：

培养严谨的分析能力和解决问题的能力。

此外，学生还需要具备良好的计算机技能，能够使用各种编程语言和数据分析软件进行计算和模拟实验。通过学习这些内容，学生能够培养解决复杂数学问题的能力，并将数学知识应用于实际问题的解决中。