数据科学与大数据专业相对较为困难，但就业率高。本科学习大数据还是有一点难度，大数据需要逻辑，只要你逻辑思维比较好，那么就可以学习，文科的话培养是偏数据管理、商业分析那种。我们学校好像是今年才开的大数据专业，我觉得培养可能会和信管有一点点像。
大数据专业的学科基础课程包括计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统等。基础课程则涵盖数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论等。
“数据科学与大数据技术性”技术专业是近些年才开设的新技术专业，一些人说不必学数据科学与大数据，是由于数据科学与大数据较为难学。数据科学与大数据专业前景 数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。
1、可以说是非常好学的专业之一。学习大数据可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其在大数据领域中找到一份好的工作提供保障。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。因此，大数据专业的就业前景非常好，薪资也非常可观。
2、大数据不好学，但可以学 大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了 大数据学习是有门槛的，但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（大数据分析需要这些基础）。
3、大数据的学习难度相对较高。大数据涉及的知识体系更为广泛和深入。它通常与后端开发紧密相关，需要编程基础，并且深入理解数据结构、算法以及数据处理技术。对于数据分析与挖掘，还需要具备一定的统计学知识和机器学习原理。因此，对于初学者来说，大数据的学习曲线可能较陡峭。
4、大数据学习确实存在一定难度，数学好一定程度上来说，对学习有帮助，在理解很多概念上，能够更快掌握入门，但是并不是说，数学能力差的人，就学不好大数据。大数据学习相关的知识，确实与数学有一定的关联，但是数学好与不好，与大数据的学习并没有绝对的关系。
5、“大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
首先，任何的知识和技术，如果不认真开始学习，都是困难的。
我觉得难度不大。自己学概念、模型、算法。但从事大数据开发是需要一定的数据库基础和编程基础的，而且大数据的教学视频或者书籍目前来说适合入门的非常少，课程也非常繁杂。先了解自己的喜好，性格，然后制定个职业规划或方向。
关于大数据学习是否困难，普遍观点是肯定的。若非如此，就不会存在数百万人才缺口了。大数据学习确实有门槛，但并不像普遍认知的那样，仅限于数学和统计学背景。通常提到的大数据学习指的是大数据开发，这一领域对学历要求通常是本科，偏好理工科背景。
