学好编程数据需要从多个方面入手，以下是一些建议：
学习编程语言
Python：作为数据编程的起点，掌握其基本语法和常用的数据处理库如NumPy、Pandas等。
R：用于统计分析和数据可视化，有丰富的包和社区支持。
SQL：用于数据库查询和管理，掌握基本的SQL操作。
掌握编程基础
学习变量、条件语句、循环等基本编程概念和语法。
理解数据类型、数组、列表、字典等基本数据结构。
掌握函数调用、递归、模块等高级概念。
数据处理和分析
学习使用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和整理。
掌握描述性统计、数据可视化等方法，使用Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具。
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操作如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等。
了解关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等，学习如何进行数据存储和查询。
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。
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。
实战项目
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
保持持续学习的心态，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。
其他建议
学术机构和大学提供的相关课程和学位可以帮助你深入学习和实践数据编程。
多读代码、多写代码，通过实际编写代码来巩固所学知识。
构建项目，系统学习，培养大局观意识，把知识系统地链接起来。
总结来说，学好编程数据需要耐心和实践，不断积累和提升自己的编程和数据分析能力。通过系统的学习、实践项目的参与以及持续的学习，你将能够在数据编程领域取得显著的进步。