大一医学生想要学好编程，可以从以下几个方面入手：
选择合适的编程语言
Python：Python 是一门简单易学的编程语言，广泛应用于数据分析和科学计算，特别适合初学者。Python 拥有丰富的库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib，这些库对于处理医学数据非常有用。
R：R 语言专门用于统计分析和数据可视化，广泛应用于医学研究。R 提供了大量的统计包和工具，适合进行数据清洗、统计建模和生存分析等工作。
Java或 C++：这些编程语言在软件开发、系统开发等领域有广泛应用，掌握它们有助于理解编程的基本原理和逻辑。
掌握编程基础
学习编程语言的基本概念和语法，包括变量、数据类型、运算符、控制语句等。
理解基本的编程概念和技巧，如循环、条件语句、函数等。
学习数据结构与算法
熟悉常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，并了解它们的特点和应用场景。
掌握常用的算法，如查找、排序、递归、动态规划等，这些知识对于解决实际问题和优化代码非常重要。
学习数据库和 SQL
了解数据库的基本概念和操作，掌握关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。
熟悉 SQL 语言的基本语法，能够进行数据的增删改查操作。
学习 Web 开发
掌握基本的前端开发技术，如 HTML、CSS、JavaScript 等。
了解前端框架和常用的后端开发框架，如 Flask、Django 等，能够实现基本的网页设计和开发，以及与后端进行数据交互。
学习数据分析和可视化
学习使用 Python 等编程语言进行数据分析和可视化，掌握常用的数据分析库和可视化工具，如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。
能够对医学数据进行统计分析和可视化展示，有助于医学研究和临床决策。
学习人工智能与机器学习
了解人工智能和机器学习的基本概念和算法，学习使用 Python 等编程语言进行机器学习模型的开发和训练。
掌握常用的机器学习库和工具，如 Scikit-learn、TensorFlow 等，能够应用机器学习算法进行医学数据分析和预测。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，例如开发一个简单的医疗应用程序、进行医学数据分析或图像处理等。
参与开源项目或自己发起项目，通过实践不断提升编程能力。
持续学习
编程是一个不断学习和进步的过程，要保持学习的热情和好奇心。
关注最新的技术动态和行业发展，不断更新自己的知识体系。
通过以上步骤，大一医学生可以逐步建立起自己的编程能力，并在医学领域中找到合适的应用场景。