大学数学软件的学习内容主要包括以下几个方面：

数学软件的使用

Matlab：一种专为科学与工程计算而设计的编程语言和开发环境，具有丰富的函数库和工具箱，用于解决数学、工程和科学领域的问题。

R语言：一种统计分析和数据可视化的编程语言，广泛应用于统计学领域，拥有大量的统计分析包。

Python：一种简洁而易于学习的编程语言，在数学领域具有广泛的应用，拥有丰富的数学库，如NumPy、SciPy和matplotlib，可以进行大规模数据处理、科学计算以及数据可视化等任务。

Lingo：一种用于数学建模的编程语言，主要用于求解线性、非线性和整数优化问题。

Mathematica：一种强大的符号计算软件，支持代数、微分方程、优化等领域，以及动态交互式演示。

计算机数学基础

内容涵盖微积分学、函数、极限与连续、导数与微分、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、向量代数、空间解析几何、多元函数微分学及其应用、重积分及其应用、无穷级数、计算方法初步和数学建模简介等。

高等数学

包括数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程、概率论基础、复变函数、近世代数等基础课程。

其他相关课程

可能包括数学建模、数值分析、数理统计、时间序列分析、高等几何、随机过程、矩阵计算、密码学等。

数学软件的应用

数学建模：使用数学软件进行实际问题建模和分析。

数值分析：通过数学软件进行数值计算和误差分析。

数据可视化：利用数学软件将数据以图形的方式展示，便于理解和分析。

建议：

选择合适的软件：根据学习需求和兴趣选择合适的数学软件，如Matlab、Python或R语言。

理论与实践结合：在学习数学软件的使用时，结合具体的数学问题，进行实践操作，加深理解。

参加培训课程：可以参加一些数学软件相关的培训课程，提高学习效率和掌握程度。