编写编程统计推荐书时，可以遵循以下结构和内容建议：
书籍推荐
《集体智慧编程》：入门级，通过具体案例和代码帮助读者理解编程和算法。
《社交网络的数据挖掘》：专注于社交网络数据挖掘，案例丰富，包含代码。
《爱上统计学》：适合非统计专业的学生，作为统计学入门书籍。
《大数据时代》：提供大数据概论，震撼性强。
《数据可视化之美》：介绍各种数据可视化方案。
《鲜活的数据》：内容简单但丰富，包含代码。
《数据挖掘导论》（完整版）：理论方面的数据挖掘入门教程，写得很好。
《统计学习方法》：较为深入，适合有一定基础的人阅读。
《鸟哥私房菜---基础篇》：计算机专业Linux基础，Hadoop建立在Linux基础上。
其他资源推荐
《看穿一切的统计学》：帮助读者理解统计学的核心概念。
《统计学》：David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译，强调统计思想的精髓。
《Mind on statistics（英文版）》：适合高中数学水平，是统计学的扫盲书。
《Mathematical Statistics and Data Analysis（英文版.第二版）》：包含新的统计理念和方法，如Bootstrap。
《游戏数据分析的艺术》：专注于游戏数据分析。
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》：适合数据分析入门。
推荐信的结构
推荐人与申请者的关系：说明推荐人与申请者之间的学术交流或职业交流。
认识时长：描述推荐人与申请者从最初认识到最终毕业的时间长度。
推荐人对申请者的印象：展示申请者的能力特点和学术表现。
其他注意事项
推荐书格式：使用A4纸型打印，并按照中国统计学会学术部的要求格式提交。
推荐信内容：除了书籍推荐外，还可以包括申请者的研究经历、项目参与情况、个人品质等内容，以展示申请者的全面能力和潜力。
通过以上结构和内容，可以编写出一份详细且具有说服力的编程统计推荐书。