不会编程的人仍然可以在科研领域做出贡献，以下是一些建议：
利用现有工具和资源
Excel：对于简单的数据处理和分析，Excel是一个强大的工具。它提供了丰富的图表和函数，可以帮助你进行数据整理和可视化。
Gephi：这是一个用于数据可视化的工具，可以帮助你理解复杂的数据结构。
Python：虽然Python需要编程技能，但它有丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas和SciPy）和数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn），非常适合数据分析和建模工作。
R：这是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的统计分析库（如ggplot2和dplyr）。
MATLAB：这是一种专门用于科学计算和工程应用的编程语言，适用于模拟和建模、信号处理和图像处理等任务。
学习编程技能
自学：可以通过在线课程、教程和书籍学习编程基础。
参加编程课程：许多大学和研究机构提供编程课程，可以帮助你系统地学习编程技能。
参加编程培训班：这些培训班通常提供实践机会，可以帮助你快速掌握编程技能。
深入研究领域知识
阅读文献：通过阅读相关文献，了解最新的研究进展和方法。
参加学术会议：这可以帮助你与同行交流，获取最新的研究信息和灵感。
与导师和同学讨论：通过讨论，可以加深对研究问题的理解，并找到新的研究方向。
培养其他技能
文献检索和阅读能力：这是科研工作中非常重要的一项技能，可以通过学习和实践来提高。
科研写作技巧：学习如何撰写高质量的研究论文和报告，这对于科研成果的发表和传播至关重要。
演讲和表达能力：通过参加学术会议和研讨会，展示你的研究成果和想法。
积极参与实践项目
实验室项目：参与实验室的科研项目，将理论知识应用到实际问题中。
教学项目：通过教学项目，可以提高你的实践能力和沟通能力。
社会实践：参与社会实践活动，了解实际工作中的问题和需求。
寻找实习机会
实习：通过实习，你可以接触实际工作环境，学习实际工作中的技能和知识，并可能获得就业机会或进一步的研究方向。
跨学科合作
与计算机科学家和工程师合作：利用他们的编程技能来完成你的研究项目。
与其他领域的专家合作：共同开展跨学科研究，发现新的领域和方法。
总之，不会编程并不意味着无法在科研领域做出贡献。通过利用现有的工具和资源，学习编程技能，深入研究领域知识，培养其他技能，积极参与实践项目，寻找实习机会，以及跨学科合作，你仍然可以在科研领域发挥自己的才华和能力。