要快速学会编程数据分析，可以遵循以下步骤：
掌握基础统计学知识
学习数据分析的基本概念和方法，包括数据清洗、数据整合、数据建模和数据解释。
掌握统计学基础，如概率论、分布、假设检验等，以及线性代数和微积分的基本知识。
学习编程语言
选择一种或多种编程语言进行学习，如Python、R或SQL。
Python因其强大的数据处理库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）而受到广泛欢迎，适合数据预处理、数据挖掘和机器学习等任务。
R语言则以其丰富的统计分析功能和图表绘制能力著称，适合进行复杂的统计分析。
熟悉数据分析工具
学习并掌握数据可视化工具，如FineBI、Tableau或Power BI。
这些工具可以帮助你将复杂的数据转化为直观的图表和报表，更好地理解数据。
多进行实战项目
寻找一些开放的数据集，并使用你掌握的数据分析工具进行分析。
通过实践项目来应用所学知识，巩固所学，并提供实际经验。
利用在线资源和课程
参加在线课程和教程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的数据分析课程。
阅读数据分析相关的书籍和文章，参与数据分析社区的讨论和交流。
培养数据思维
从数据中发现模式、趋势和关联，并提出有意义的洞察和决策支持。
多阅读数据分析方面的书籍和文章，参与数据分析社区的讨论和交流，提高数据思维能力。
持续学习和更新
数据分析领域在不断发展进步，新的工具和技术层出不穷。
保持持续学习的态度，及时了解最新的数据分析工具和方法。
通过以上步骤，你可以快速掌握编程数据分析，并在实际项目中应用所学知识。