三教為一
四十歲正是在某個行業出成果的時期，可謂是年富力強的階段，如果一直在從事大數據、人工智能領域，那麼應該已經是行業專家了。
這個階段從零開始進入一個全新的領域確實有較大的困難，尤其是大數據、人工智能領域對專業性要求還比較高，通常都需要一定時間的積累。即使是一名剛畢業的計算機專業大學生也需要通過較長時間的學習才能做相應的工作，更何況是零基礎的人呢？
但是，大數據、人工智能領域的產業鏈比較廣泛，涉及到的崗位也比較多，比如大數據就涉及到數據的採集、傳輸、存儲、安全、分析和呈現等一系列崗位，有的崗位對技術積累的要求並不高，相對來說還是比較容易入門的。
從行業經歷和年齡來看，四十歲比較適合做產品經理的崗位，由於對特定行業有深入的瞭解，所以更容易設計出適合的產品。做產品經理也需要學習很多行業知識，另外要培養自己的互聯網思維、大數據思維方式，這也需要一個過程。
總的來說，還是要謹慎選擇，如果已經下定決心，那麼就積極學習吧。
如果你有關於大數據、人工智能方面的具體問題，也可以諮詢我。
謝謝！
IT人劉俊明
先給出個答案，不可行。
我並不清楚是什麼理由，讓一個四十歲的人想從製造業轉行，也許是因為網上吹噓的很多大數據、人工智能的高薪，也許是一個情懷或者夢想。
也不知道，這位兄弟到底是在製造業中處於哪個崗位，也許是銷售、設計、普通工人。
但是，無論如何，在40歲的時候去垮行業從零開始，都是不明智的，就更別說想要進入的是高新技術產業了。
我們就簡單分析一下如果要從事大數據或者人工智能，需要哪些必備的知識吧。
先說大數據
大數據領域，其實也細分了很多不同的崗位，不同的崗位都需要不同的知識儲備，簡單的劃分的話，一般需要這幾種崗位：
1. 業務數據分析師
業務數據分析師其實是介於業務和技術之間的一個橋樑，任何的數據都是通過業務的發生而沉澱下來的，那麼這些數據本身就包括了大量的業務邏輯。
因此，想要對數據進行分析，就首先需要知道業務，那麼業務數據分析師就必不可少了。
對於一個業務數據分析師來說，對於業務的理解力是絕對必備的，不同行業的業務邏輯都是不同的，所以沒有一定時間的沉澱，是很難對業務有一個通篇的理解。
其次就是數據可視化和數據建模的能力，所以SQL是必須會的一個語言。
2. 數據庫管理員
數據庫管理員就是我們常說的DBA，這個崗位主要是保證數據的安全和正常運行的。
對於數據庫管理員來說，熟悉服務器命令，對於數據庫安全和備份有深刻的認識是必不可少的。
其次，分佈式的計算、各種數據庫（SQL和NoSQL）都需要都充分的認識。
當然，在一些特殊情況下，編程語言和業務邏輯的理解也是需要的。
3. 數據科學家
對於數據科學家來說，挖掘數據，找到數據的價值，並且通過各種算法對數據進行優化，保證數據的高效處理，是他的基礎職責。
對於數據科學家來說，數學是非常重要的，而對於我們很多人來說，即使是程序員，其實都並沒有過多的對數學有深入的研究。
4. 數據架構師
數據架構師其實是偏向於程序方面的一個崗位了，主要是針對數據管理系統進行設計、整合，保障數據源的穩定。
這就需要相當豐富的數據架構，計算機相關的知識了，當然，一個架構師也不是一蹴而就的，肯定是需要相當豐富的實踐經驗的。
5. 數據工程師
這就是我們常常說的程序員了，對一個程序員來說，編程、測試就是他最基本的工作了。而大數據相關的程序員，相對於一般應用程序的程序員來說，就需要對數據模型有更加深刻的認識。
大家都知道，程序員的生命週期其實並不長，35歲已經就開始走下坡路了。
6. 數據產品經理
產品經理，其實就是對於這個數據產品的應用進行負責的人。
一個產品應該如何應用，應該面向什麼樣的客戶，需要達到什麼樣的功能，如何讓用戶簡單高效的完成自己的目的。
這些都是產品經理需要完成的工作。
對於一個產品經理來說，他至少需要非常深入的理解產品的生命週期以及生命週期各個階段的任務。並且對於互聯網團隊的管理有一定的手段，能夠有效的保障產品在整個生產和研發環節中，能夠有計劃的完成目標並且不出現相應的安全事故。
當然，迭代作為互聯網的一個核心思想，也是一個產品經理需要了解透徹的。
對於大數據的領域，差不多就有這些崗位，但是這些崗位中，基本沒有一個崗位會需要一個40歲還是零基礎的員工。
既不是科班出身，也沒有年齡優勢，要知道，培養一個合格的大數據領域的人才，是需要消耗很大的成本和時間的，自然不會有公司願意將這個賭注放到一個40歲的人身上。
同樣，人工智能作為現在很火的一個概念，需要的人才就更加的高標準，作為一個普通的程序員，想要跨界到人工智能領域都難度非常的大，就更別說一個還不是IT領域的人了。
因此，40歲了，還是想想如何在自己所在的領域更上一層樓吧，別被莫名的金錢誘惑，也不要太理想化，內心只有情懷了。
會技術的葛大爺
如果是一線工程師，有點不靠譜哇😂
