科研编程能力水平的高低主要取决于科研人员在编程语言、数据处理和分析、算法和数据结构、模型建立和优化、编程规范和工程化等方面的综合能力。以下是一些关键点：
编程语言能力：
科研工作中常用的编程语言包括Python、R、MATLAB等。掌握至少一种编程语言，并熟练运用其基本语法和常用函数是必要的。此外，了解其他编程语言的基本概念也会对科研工作有帮助。
数据处理和分析能力：
科研工作中常常需要处理和分析大量的数据。掌握数据处理和分析的相关技术，如数据清洗、数据可视化、统计分析和机器学习等，能够快速高效地从数据中提取有价值的信息。
算法和数据结构能力：
科研工作中常常需要设计和实现算法来解决问题。了解常用的算法和数据结构，如排序、查找、图算法等，并能够灵活运用它们解决实际问题。
模型建立和优化能力：
科研工作中常常需要建立数学模型来描述问题，并通过优化方法求解最优解。掌握数学建模和优化方法，如线性规划、非线性规划、整数规划等，能够将实际问题转化为数学模型，并找到最优解。
编程规范和工程化能力：
良好的编程规范和工程化能力能够提高代码的可读性和可维护性。掌握良好的编程习惯，如命名规范、代码注释、模块化设计等，并了解代码版本控制工具，如Git，能够进行团队协作和项目管理。
解决问题和学习能力：
科研工作中常常会遇到各种问题和挑战。具备解决问题和学习新知识的能力是非常重要的。通过查阅文献、阅读技术资料、参加培训等途径，不断提升自己的知识储备和解决问题的能力。
编程工具和框架的使用能力：
科研中常用的编程工具和框架有很多，如Jupyter Notebook、Git、Docker等。了解并熟练使用这些工具和框架，能够提高科研工作的效率和质量。
综上所述，科研编程能力水平需要综合掌握多种技能，并且需要不断学习和实践以保持竞争力。对于研究生和科技特长生来说，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验是科研编程能力水平较高的表现。