大学数学编程课程通常包括以下几个核心内容：
计算机科学基础
涵盖编程语言知识（如Python或C++）
程序设计方法和技巧
基本输入输出操作
数据结构与算法
链表、堆、散列表、图和树等数据结构
递归、分而治之、动态规划、贪心算法和图算法等算法设计与分析技术
线性代数
向量空间、矩阵、线性变换等概念
矩阵运算、特征值和特征向量等计算方法
概率论与数理统计
随机事件、分布函数、数理统计中的抽样理论、估计理论和假设检验等
数值分析与计算
误差分析、数值线性代数、数值优化、插值、数值逼近、数值积分和微分方程的数值解等
优化理论
包含优化算法和数学模型的建立与求解
离散数学
集合论、图论、逻辑和证明等内容
机器学习与数据科学
机器学习基础、深度学习、强化学习等
这些课程为学生提供了必要的数学知识和编程技能，以解决现代科学研究中的复杂问题。根据不同的学校和专业设置，课程内容可能会有所不同。