统计学生想学编程，可以从以下几个方面入手：
选择一门编程语言
R语言：R语言是统计学中最常用的编程语言之一，提供了丰富的统计分析和数据可视化功能。适合用于数据处理和数据分析任务。
Python语言：Python是一种多用途的编程语言，在统计学中也得到了广泛应用。它有强大的数据处理和分析库，如numpy、pandas和scipy，适合初学者入门。
SQL：Structured Query Language（结构化查询语言）是一种用于管理和查询关系型数据库的编程语言。统计学学生需要学习SQL以了解如何从数据库中提取所需的数据。
MATLAB：MATLAB是一种专为科学计算而设计的编程语言和环境。它在统计学中广泛应用于数据分析、建模和仿真等任务。
SAS：SAS是一种商业统计分析软件，也是一种编程语言。在统计学领域应用广泛，特别是在医学和社会科学研究中。
掌握基本的编程概念和技巧
学习循环、条件语句、函数等基本编程概念和技巧。
参加编程课程和培训
可以参加线上或线下的编程课程，如TFLs编程系列录播课程，涵盖了从基础到进阶的各类编程知识。
参加由业内知名的统计程序员担任主讲人的课程，他们具有丰富的教学经验和实战经验。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，如参与数据分析、数据可视化或机器学习项目。
利用GitHub等平台参与开源项目，提高编程能力和团队协作能力。
利用在线资源和社区
利用在线教程、视频课程和论坛，如Stack Overflow、GitHub等，学习和解决编程问题。
参与编程社区，与其他统计学生和开发者交流经验和技巧。
持续学习和进阶
编程是一个不断学习和进步的过程，统计学学生需要持续学习新的编程语言和技术，以适应不断变化的数据分析需求。
综上所述，统计学生可以通过选择合适的编程语言、掌握基本概念和技巧、参加课程和培训、实践项目、利用在线资源以及持续学习来提高自己的编程能力。