java转大数据后悔了 Java程序员可以转换到人工智能领域吗？

Java程序员可以转换到人工智能领域吗？首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、遗传算法等；当然，在各

Java程序员可以转换到人工智能领域吗？

首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析

其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、遗传算法等；当然，在各个领域也需要算法，比如slam研究如果你想让机器人在定位环境中导航和地图的话，简单来说，很多算法需要时间去积累；

那么，你至少需要掌握一种编程语言，毕竟算法的实现还需要编程；如果深入硬件，一些基础的电工课程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生学习，本科生只需要泛泛而谈，毕竟基础课太大了。

做了一年Java了，想转行大数据合适吗？

可行。对于那些需要java基金会开发大数据并应用Hadoop、Scar等的人来说，在java开发技术经验一年后，他们比那些0岁的人更容易学习大数据开发相关技术，或者他们可以直接选择参加大数据开发的改进类。例如，java java java语言的GRAIGU大数据开发的学习和学习，首先要学习的是：java！学习目标：Java基金会，Java面向对象，Java高级，数据库和JDBC！学习效果：掌握java语法，灵活使用它。并且可以开发后台应用程序！你可以学习改进类的内容，然后切换到大数据开发：！·第1阶段：大数据基金会··！第2阶段：Hadoop生态系统·！第3阶段：火花生态系统·

第4阶段：项目实践

！谢谢！我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

java开发，转大数据好还是机器学习？

回顾Android的发展历史，从流行到降温。培训机构和大学开设了Android课程，并交付了大量Android开发成果。选择JavaEE的人越来越少。慢慢地，JavaEE的工资上涨了，Android开发的工资下降了。而高薪领域的JavaEE数量远远超过Android开发。算法和人工智能的结合，其前提是基于大量的数据。如果数据不够，没有好的算法可以训练出好的模型。在数据部分，如果通过很多中小企业，就业率就会降低。所以，如果你转向算法和人工智能。我认为主要的考虑因素是：1。就业城市。三、四线城市基本不建议调换。再过几年，即使5g普及，企业的需求也很少。应考虑就业率。

2. 无论他们的数学好，算法学习是兴奋还是痛苦，是易懂还是难懂。

3. 英语好吗。

4. 是主动学习还是拒绝新技术。楼主可以去看看招聘要求。从事算法人工智能的人也需要大数据、Java、python、R等。这项技术不亚于Java。

5. 这项技术是否还有待进一步研究。与其与人争夺大数据、算法和人工智能工作，不如深入熟悉的Java领域。如果转换，5年后，主要问题大多是大数据、算法、人工智能中级水平。如果你不改变你的职业，你将熟悉Java领域。五年后，您将成为Java领域的高级专家和架构师。你的薪水不低，竞争力很强。你改变管理方式是很自然的。

最后：

一家公司可能需要20个Java EE开发，但可能只需要3个Android开发。

一家公司可能需要20个JavaEE开发，但可能只需要一个大数据算法和人工智能。

本科生从事Java开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做？

首先需要注意的是，人工智能不是一项独立的技术，而是一系列与各行业大数据相结合并应用于特定任务的技术。

人工智能行业门槛明显高于网站开发、应用开发等成熟岗位。

但是不要害怕。如果程序员或编程爱好者想进入人工智能领域，可以参考以下步骤-

，包括但不限于各个领域的发展前景、现阶段、谁是公司负责人等

最好和业内人士谈谈。您可以了解更多有关几个行业的信息。一家公司的前景与其所在行业的前景密切相关。

确定方向后，开始系统的学习，玩转你的生活。作为一个博士生，这应该是最小的问题。毕业后，你开始担心的不是找工作，而是雇主在为你竞争。

一般的程序员怎么向人工智能方向靠拢？

是指在一定时间内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，是一门新兴的技术科学。它指的是计算机系统执行复杂任务的能力，这些任务只能由人类智能完成。

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