对于零基础想学习编程以进入数据科学领域的人来说，以下是一些建议的步骤：
选择编程语言
选择Python或R作为入门语言。这两种语言在数据科学领域非常流行，有大量的学习资源和社区支持。
学习编程基础
掌握编程的基本概念和语法，如变量、条件语句、循环等。
通过在线教程、视频课程或编程书籍学习这些基础知识。
数据处理和分析
学习如何使用编程语言处理和分析数据，包括读取和写入不同格式的数据文件（如CSV、Excel、JSON等）。
掌握数据清洗、转换和整理的工具和库，如Pandas和NumPy。
数据库和SQL
学习数据库的基本概念和SQL语言，了解如何创建、查询和管理数据库。
机器学习和数据挖掘
学习机器学习和数据挖掘的基本原理和方法，了解不同的机器学习算法和模型。
学习如何使用编程语言实现这些算法和模型。
数据可视化
学习如何使用编程语言创建各种类型的数据可视化图表和图形，掌握常用的数据可视化库和工具，如Matplotlib、Seaborn、Tableau等。
实践项目
进行实际的数据编程项目练习，通过解决真实的数据问题来巩固所学知识。
参与社区
加入编程社区，如论坛或开发者社交媒体群组，与其他编程爱好者和经验丰富的开发者交流经验。
持之以恒
编程是一个持续学习的过程，需要保持耐心和毅力，定期复习已学知识。
扩展知识
一旦掌握了基本编程概念，可以开始深入学习特定领域的编程，如Web开发、移动应用开发或数据科学。
利用在线资源
利用互联网上的大量免费和付费学习资源，包括在线教程、视频教程、编程网站和论坛。
阅读文档和教程
学会阅读编程语言和工具的官方文档，这是深入理解编程语言功能和用法的重要技能。
练习编码
通过实际编码来巩固知识，尝试解决一些简单的问题，并逐渐增加难度。
制定学习计划
制定一个合理的学习计划，将学习目标分解为小的任务，每天保持一定的学习时间。
通过以上步骤，你可以逐步建立起数据科学所需的编程技能。记住，编程是一个实践性很强的领域，不断练习和实际应用是提高技能的关键。