学习数学建模需要掌握一定的数学基础知识和建模方法。以下是一些适合初学者的书籍推荐：

《数学建模算法与应用》（张文修、黄玉明、郑庆华著）：这本书以数学建模为主题，介绍了各种建模方法和应用案例，能够帮助读者快速入门数学建模。

《数据科学导论：用R语言学习统计学与数据科学》（Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund 著）：这本书介绍了统计学、数据清洗、可视化等数据科学的基础知识，并使用 R 语言进行实践。对于想要从事数据科学与机器学习相关领域的人也十分有用。

《工程数学》（张贤达、李伯元著）：这本书内容全面，涵盖了微积分、常微分方程、线性代数、概率论等数学基础知识，适合初学者系统地学习。

《数学之美》（吴军著）：这本书由前 Google 工程师所著，讲述了数学在现代科技领域中的应用和意义，是一本启发性的读物。

《普通微分方程教程》（周民强著）：这本书讲解了常微分方程的基础知识及其在数学建模中的应用，适合初学者自学。

《线性代数及其应用》（Gilbert Strang 著）：这本书介绍了线性代数的基础概念、理论和应用，并针对不同领域的具体问题提出了相应的解决方法。

《数学模型》（美）Frank R. Giordano Maurice D. Weir William P. Fox 著 叶其孝 姜启源 等译 机械工业出版社。

《数学建模竞赛：获奖论文精选与点评》（韩中庚著）：这本书收录了大量从近6年竞赛获奖论文中精选出来的具有创造性和代表性的优秀论文，并且保持了参赛论文的原貌，每篇论文后编者都附上了简要的点评，非常适合大家了解并学习数学建模竞赛论文的具体形式。

《Python编程从入门到实践》（Eric Matthes 著）：这本书适合初学者学习Python编程语言，通过实际案例和练习，读者可以学习到如何用Python编程解决实际问题。

《MATLAB在数学建模中的应用》（卓金武等著）：这本书从数学建模的角度介绍了matlab的应用方法，内容完全是根据数学建模竞赛的需要去编排的，且四位作者都具有丰富的数学建模竞赛经历和指导经验。

这些书籍涵盖了数学建模的基础知识、方法和应用，适合不同层次的读者。建议根据个人学习需求和兴趣选择合适的书籍进行学习。