学习数据编程与操作可以从以下几个方面入手：
编程基础
选择一门编程语言，如Python或R。这些语言在数据分析和数据科学领域非常流行，并且有大量的教程和资源可供学习。
掌握基本的编程概念和语法，包括变量、条件语句、循环等。
数据处理和分析
学习如何使用编程语言处理和分析数据。了解如何读取和写入不同格式的数据文件，如CSV、Excel、JSON等。
学习使用库和工具进行数据清洗、转换和整理，例如Pandas、NumPy等。
掌握一些常用的统计和分析方法，如描述性统计、数据可视化等。
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，掌握常用的SQL操作，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。
可以使用Python的SQLAlchemy等库来简化数据库操作。
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，如线性回归、决策树、聚类等。
学习如何使用编程语言实现这些算法和模型，并应用于实际的数据分析和预测问题。
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。
可以参与开源项目、参加数据竞赛或者自己找一些感兴趣的数据进行分析。
保持学习和关注最新发展
数据科学和数据工程领域发展迅速，保持学习的态度，关注最新的技术和工具，不断提升自己的技能和知识。
学习建议：
选择合适的学习资源：利用在线课程、书籍、教程和视频等多渠道进行学习。
多做练习：通过实际编程练习和项目实战来巩固理论知识。
参与社区：加入数据科学和编程相关的论坛和社区，与其他学习者交流经验和解决问题。
持续学习：技术更新迭代快，保持持续学习的态度，不断更新自己的知识库。
通过以上步骤，你可以系统地学习数据编程与操作，并逐步提升自己的技能。