大专数学建模的难度因人而异，但整体存在一定挑战，主要体现在知识储备、实践能力和竞争压力等方面。以下是具体分析：
知识储备要求较高
需掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础，以及编程能力（如MATLAB、Python）。部分学生可能缺乏相关知识，导致学习进度受阻。
实践与自学难度较大
自学需主动查找资料、归纳解题思路，对数学思维和自学能力要求较高。
编程和软件应用（如Mathematica、Lingo）是核心工具，但掌握难度较大。
培训与资源支持
参加专业培训机构可提供系统学习，但需评估机构质量。部分院校或机构提供课程辅导，有助于提升竞争力。
竞赛压力与获奖率
全国大学生数学建模竞赛（国赛）含金量高，但获奖率极低（约7%），竞争激烈。省级奖相对较高（30%-40%），但需通过选拔。
建议 ：
充分利用学校资源，如数学课程、实验室等；
选择针对性培训，系统学习数学建模方法；
多参与实践项目，提升数学思维和编程能力。
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