学习会计数据科学编程需要掌握以下几个方面的知识和技能：
数学与统计
数学基础，包括积分、微积分和线性代数。
统计学，学习如何搜索、整理、分析、描述数据，以及推断和预测。
编程语言基础
选择一门编程语言，如Python，因为其简单易学且广泛应用于数据科学。
掌握基本的编程概念，如变量、条件语句、循环、函数和类。
数据库管理
学习关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的基本原理和操作方法。
掌握SQL查询语句的编写，包括数据的插入、删除、更新和查询。
数据获取
了解数据来源，包括网络数据和文献数据。
学习如何从各种渠道获取和整理数据。
数据分析与处理
学习使用编程语言处理和分析数据，包括数据清洗、数据预处理和数据可视化。
掌握使用Python的数据分析库（如Pandas、NumPy）进行数据处理。
自动化财务报告
学习使用编程技术自动生成财务报告，如利润表、资产负债表和现金流量表。
提高财务报告的准确性和效率。
金融建模与风险分析
学习使用编程语言创建金融模型，进行风险分析，支持投资决策和资金管理。
网络安全与数据保护
学习如何保护财务数据的安全性，预防网络攻击和数据泄露。
会计软件开发
学习开发会计软件和财务管理系统，了解软件开发的基本流程、界面设计和数据库设计。
实践项目和案例
通过实际项目或案例，将编程知识应用到实际问题中，提升编程能力和解决问题的能力。
持续学习和提升
随着技术的不断发展和会计领域的变化，持续学习新的编程技术和应用。
建议从基础编程语言开始学习，逐步掌握数据库管理和数据分析技能，同时结合会计专业知识，通过实践项目不断提升自己的实践能力。