数学专业考研编程需要学习以下内容：

编程语言

C++：一种广泛应用于科学计算和算法实现的编程语言，掌握它可以掌握基本的编程思维和常用算法。

Python：一种简洁易学的高级编程语言，拥有丰富的科学计算库和数据处理工具，适用于数学建模和数据分析等领域。

MATLAB：一款面向科学计算和工程应用的专业软件，有强大的数值计算和数据可视化功能，常用于解方程、优化问题、绘制曲线等任务。

R语言：一种用于统计分析和数据可视化的脚本语言，拥有丰富的统计函数和图形库，适合进行统计建模、数据挖掘和图形绘制等工作。

算法和数据结构

学习基本的算法和数据结构，如排序、查找、图算法等，以及常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等。

科学计算和数据分析

数值计算：包括数值积分、数值微分、数值解常微分方程等。

数据分析：针对大量数据进行提取、分析和可视化，常用的数据处理库有Pandas、Matplotlib等。

软件工程

了解软件工程的基本知识，包括需求分析、系统设计、编码和测试等环节，提高编程项目的管理和开发能力。

编程调试与优化

具备良好的调试能力，能够快速定位程序中的错误并解决问题，并了解程序优化的基本方法和技巧。

面向对象编程

掌握面向对象的基本概念和技巧，对于编程能力的提升非常重要。

建议：

Python：由于其简洁的语法和丰富的科学计算库，Python是数学专业学生的首选编程语言。建议重点学习Python的基本语法、NumPy、SciPy和Pandas等库的使用。

MATLAB：适用于需要高性能计算和符号计算的学生，提供了丰富的数学函数库和工具箱，可以用于数值计算、符号计算、优化和信号处理等任务。

R语言：对于需要进行统计分析和数据可视化的学生，R语言是一个非常好的选择，它提供了大量的统计函数和图形库，适合进行数据处理和统计建模。

C++：虽然相对其他语言更复杂一些，但它在处理大规模数据和高性能计算方面具有优势，适合实现一些复杂的数值计算算法和数学模型。

通过学习这些内容，数学专业的学生可以更好地进行数学建模、数值计算和数据分析，从而提高考研成绩和科研能力。