学习编程数据可以从以下几个方面入手：
选择适合的编程语言
Python：适合初学者，拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas等，适合数据预处理、数据挖掘和机器学习等任务。
R：适合进行复杂的统计分析，拥有丰富的统计包和可视化功能。
SQL：用于管理和查询关系型数据库，掌握基本的SQL操作如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。
学习基础知识
编程基础：掌握变量、条件语句、循环等基本编程概念和语法。
数据结构和算法：了解常用的数据结构（如链表、栈、队列、树、图）和算法（如排序、查找），提升程序性能。
数据库和SQL：学习数据库的基本概念和SQL语言，掌握常用的SQL操作。
数据处理和分析
数据处理：学习如何读取和写入不同格式的数据文件（如CSV、Excel、JSON），使用库和工具进行数据清洗、转换和整理。
数据分析：掌握常用的统计和分析方法，如描述性统计、数据可视化等。
机器学习和数据挖掘：学习基本的机器学习算法和模型，如线性回归、决策树、聚类等，并了解如何实现这些算法。
数据可视化
数据可视化工具：学习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。
实战项目
参与项目：通过实际的项目经验来巩固和应用数据编程的知识，可以尝试参与数据竞赛、开源项目或自己构思并完成一些数据相关的小项目。
持续学习和实践
保持学习：通过参加培训、阅读专业书籍、关注数据编程相关的博客和社区等方式，不断提升自己的技能。
实践编程：通过编写代码来学习，解决实际问题，不断练习。
利用在线资源
在线课程：Coursera、edX、Udacity等在线教育平台提供了丰富的大数据编程课程。
开源项目：参与开源项目可以加强团队合作和协作能力，了解其他人的编程思路和技巧。
反思和总结
定期回顾：定期回顾自己的代码和学习过程，思考哪些方法有效，哪些需要改进。
教授他人：通过解释概念和代码，可以更深入地理解它们。
通过以上步骤，你可以系统地学习数据编程，并逐步提升自己的编程和数据分析能力。记住，学习编程数据需要耐心和实践，不断积累和提升是关键。