本科生从事Java开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做
你好，我也是从事java开发的，刚好我也想转大数据和人工智能，我这里有一些我积累的东西，咱们交流一下。
去年我公司安排我去某大数据学院进行深造，期间除了有固定的课程以外，还有一些业界的从业都来开展实战分享，大体情况是这样的。
1、基础知识部分
基础知识包括Excel数据分析基础，
数据统计学（主要是数学模型，如贝叶斯），
Linux操作系统（必须熟练，后面的hadoop等都是安装在linux上的）。
Mysql数据库（尤其是sql语句要熟练，后面hive中有80%是可以使用的）
2、语言部分
Python基础（这个不用说，强大的运算库和成熟模型，开发人工智能和机器学习必备），
Scala编程基础（学习spark时会用到），
Java基础。
3、进阶部分
Python数据分析（重点）：重点学习NumPy库，SciPy库，Pandas库，Matplotlib图形库。
Python数据采集与爬虫：Requests库，正则表达式，BeautifulSoup库，有java基础的话，Html和相应的servlet知识就已经不用学了，是一样的。
人工智能和机器学习主要使用python来完成，因为他有太多的库了，比如决策树模型等，其实本质上就是N个IF，当然实现更高级。
4、核心部分
用Cloudera安装hadoop,Hdfs,Kafka,spark,hive，zk等可以省出非常多的时间，前提是前面的Linux必须要学好，cloudera是商业软件，可以先下一个试用的，或者使用单机模拟伪分布式。如果要模拟分布式至少是5台虚拟机才会有比较好的效果，每一台虚拟机要求8G内存，可以用服务器建虚拟机环境也可以用云服务器。
最后
大数据和人工智能是两个方向，你可能需要先进行一下选择，侧重于一个方向去发展，现在学习这个东西的学习曲线还是比较高的。
大数据方向侧重于统计分析，跟数据打交道，Sql强建议选择大数据。
人工智能侧重于算法，数学模型和算法强建议走人工智能和机器学习。
另外学院里面声称的大数据专业或者培训基本上就不要去信了，他们的水平真的不敢恭维，要想提升得快，必须要有实战的环境，看再多的书和文档都不如实际解决过一次问题来得实在，有目的的学习会比全面的看教程更有用。
以上是我从业的实际经验，不对之处请包含，欢迎互相留言评论交流，谢谢！
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回想Android开发的历程，从很火到普及到降温。培训机构和大学开设了Android课程，输送了大量Android开发，选择javaee的人少了，慢慢的javaee的薪资也上来了，Android开发的薪资降了，而javaee在高薪领域人数比Android开发要多很多。算法和人工智能，它的使用前提是建立在大量数据基础上的。如果数据不够，再好的算法也训练不出好的模型来。在数据这块就pass掉了很中小企业，那就业率就降低了。所以，如果转算法和人工智能。我觉得楼主要考虑：
1、就业城市。三四线城市基本不建议转了，几年内，哪怕5G普及了也没有几家企业需求，就业率是要考虑的。
2、自己数学好不好，算法学起来是兴奋还是痛苦，易懂还是难懂。
3、英语好不好。
4、对新技术是主动学习还是排斥。楼主可以去看下招聘要求，搞算法人工智能的人还要求会大数据，java，Python，R等等。掌握的技术不比java少。
5、对技术是否会深入研究。与其与人抢大数据，算法，人工智能的饭碗，还不如深耕自己熟悉的java领域。假如转换，5年后，题主顶多是大数据，算法，人工智能的中级水平。假如没转行，深耕自己熟悉的java领域，5年后，楼主绝对是java领域的资深专家，架构师了，薪资不低，竞争力大，转管理也是水到渠成。
最后：
一家公司可能需要20个javaee的开发，但可能只需要3个Android开发就够了。
一家公司可能需要20个javaee的开发，但可能只需要1个大数据算法人工智能的就够了。