零基础开始，Python要学到什么程度才能找到理想的工作呢，主要分为四个阶段
1、第一阶段（一般岗位叫数据专员）
基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了
2、第二阶段（数据专员~数据分析师）
这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
3、第三阶段（数据分析师）
统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
4、第四阶段（分裂）
●数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
●可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会highcharts，d3.js,echarts.js。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。
●ETL工程师：顾名思义，做ETL的。
●大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。
●数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）
●数据挖掘：和上基本相同。
●爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立，不在这四阶段
发现回答的有点文不对题额，不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容：
1、EXCEL、PPT（必须精通）
数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作；要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。
2、数据库类（必须学）
初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。
NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis（缓存，严格意义上不算数据库），然后（选学）可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。
3、统计学（必须学）
如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归（特别是广义线性回归）、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。
其他数学知识：线性代数常用（是很多后面的基础），微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。
4、机器学习（数据分析师要求会选、用、调）
常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯；不常用的也稍微了解一下；深度学习视情况学习。
5、大数据（选学，上海尚学堂Python培训课程含有大数据分析，数据挖掘内容，这是独特的优势）
hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类；后面接触Spark和storm再说了。
6、文本类（选学，有公司要求的话会用即可）
7、工具类
●语言：非大数据类R、Python最多（比较geek的也有用julia的，不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab）；大数据可能还会用到scala和java。
●可视化（选学）：tableau、plot.ly、d3.js、echarts.js，R里面的ggplot、ggvis，Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错
●数据库语言：看你自己用啥学啥
●其他框架、类库（选学）：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析（常见elk）
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱
