搞科研不一定非要精通编程，但掌握一定的编程能力是非常有帮助的。以下是一些建议，帮助你在不精通编程的情况下更好地进行科研工作：
学习基础编程知识
Python：Python是科研中最常用的编程语言之一，适合初学者。你可以学习Python的基础语法、数据结构、库的使用等。
R：对于统计学和数据分析，R语言非常强大。学习R的基本语法和常用的数据分析包。
MATLAB：在工程和科学计算中，MATLAB是一个常用的工具。掌握其基本功能和编程技巧。
利用现有工具和平台
GitHub：许多科研论文中的代码和模型都会开源，你可以在GitHub上找到大量的科研代码库，学习并借鉴。
在线课程和教程：利用Coursera、edX、Khan Academy等平台学习编程课程，这些平台提供了大量的免费资源。
科研协作工具：使用如Overleaf、GitLab等工具进行科研协作和代码管理。
阅读和理解论文中的代码
顶级期刊：找到你研究领域的顶级期刊，阅读它们的论文，特别是那些带有代码的论文。理解论文中代码的逻辑和功能。
代码注释：阅读代码时，注意代码的注释和说明，这有助于理解代码的工作原理。
学习和使用常用科研工具
数据处理和分析：学习使用Pandas、NumPy、SciPy等Python库进行数据处理和分析。
机器学习和深度学习：学习使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库进行机器学习和深度学习模型的开发。
可视化：学习使用Matplotlib、Seaborn、Plotly等库进行数据可视化。
实践和实验
模仿和修改：找到一些开源的代码或模型，尝试模仿其实现，并进行修改以适应自己的研究需求。
实验和验证：通过实验验证你的模型和代码，记录实验结果，分析性能并进行优化。
参与科研社区
学术会议和研讨会：参加相关的学术会议和研讨会，与其他研究者交流，了解最新的研究动态和代码实现。
在线论坛和社区：参与科研相关的在线论坛和社区，如ResearchGate、Stack Overflow等，提问和解答问题。
通过以上步骤，即使你不是编程专家，也可以有效地进行科研工作。记住，科研不仅仅是编程，更重要的是创新思维和问题解决能力。