经济学学生学习编程可以遵循以下步骤和建议：
选择编程语言
Python：Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的库和工具，非常适合数据处理和分析。在经济学领域，Python可以用于数据清洗、数据可视化、统计分析以及经济模型的建立和模拟等工作。
R：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的统计分析函数和绘图工具，适用于经济数据的处理和分析。R语言在学术界和金融领域被广泛应用，对于经济学研究人员来说是一种非常实用的工具。
SQL：SQL是一种用于管理和查询关系型数据库的编程语言。对于经济学研究者来说，经济数据通常存储在数据库中，使用SQL可以方便地提取和处理数据。掌握SQL可以帮助经济学研究者更高效地进行数据管理和分析。
MATLAB：MATLAB是一种专门用于科学计算和数据可视化的编程语言和环境。它在经济学领域被广泛应用于经济模型的建立和求解、时间序列分析、计量经济学等方面。学习MATLAB可以帮助经济学研究者更好地进行经济建模和数据分析。
Julia：Julia是一种新兴的高性能编程语言，特别适合处理大规模数据和复杂计算。它在经济学领域的应用也越来越多。学习Julia可以帮助经济学专业学生进行高效的数据分析和计算。
学习基础知识
统计学和数学：统计学和数学是经济学专业学生的必修课，它们可以帮助学生理解和应用各种编程技术，从而更好地分析经济数据和建立经济模型。
实践项目
参与项目：参与实际的数据分析项目可以帮助学生将所学知识应用于实践，提升编程能力和解决实际问题的能力。可以通过参加学校的研究项目、实习或者自己的个人项目来积累实践经验。
利用在线资源
在线课程：可以参加一些在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的编程课程，这些课程通常包含大量的实战项目和练习，有助于快速掌握编程技能。
编程社区：加入编程社区如GitHub、Stack Overflow等，可以与其他编程爱好者交流，获取帮助和灵感，同时也可以分享自己的代码和成果。
持续学习
不断更新知识：编程语言和工具在不断更新，经济学学生需要保持持续学习的态度，关注最新的技术动态和工具，不断提升自己的技能水平。
通过以上步骤和建议，经济学学生可以有效地学习编程，提升自己在经济领域的技能和竞争力。