自学数据编程需要结合理论学习和实践操作，以下是一些建议的步骤和方法：
选择编程语言
选择一门适合初学者的编程语言，如Python或R。这些语言语法简洁，易于上手，且有丰富的库和社区支持。
学习编程基础知识
通过在线课程、教科书或自学来掌握编程基础知识，包括变量、数据类型、控制流程、函数等。
学习统计学和数学知识
对于数据编程，了解基本的统计概念（如均值、标准差和概率分布）以及线性代数和微积分等数学知识是非常重要的。
学习数据结构和算法
掌握编程语言中的数据结构和算法，可以通过在线课程、书籍和编程挑战等方式进行学习。
学习数据库知识
了解关系型和非关系型数据库，如MySQL和MongoDB，掌握SQL查询和数据建模。
学习大数据技术
学习Hadoop生态系统（如HDFS、MapReduce、Hive）和Spark生态系统（如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming）。
实践项目
选择一些感兴趣的数据集，并尝试使用你学到的编程和数据分析技巧进行分析。通过实践项目来加深理解和应用所学知识。
参与社区和交流
加入数据分析和数据科学的社区，与其他学习者和专业人士交流经验和知识。这可以帮助你学习到更多的技巧和最佳实践，并与行业专家建立联系。
制定学习计划
明确学习目标和计划，监督自己的学习进度。结合看书和视频，理论实践相结合，避免只学习理论知识。
持续学习和更新
关注最新的大数据技术和行业趋势，定期阅读编程相关的书籍和文章，参加技术交流会议和活动。
使用在线资源和工具
利用B站等平台上的免费课程进行学习，通过编程挑战（如Leetcode）来提高编程能力。
培养好的学习方式
改变思维习惯，从项目开发者的角度去思考问题。善用网络资源，自主解决问题。
通过以上步骤和方法，你可以逐步掌握数据编程的基础知识，并成为一名优秀的数据分析师或数据科学家。记住，自学编程是一个长期的过程，需要耐心和坚持。