1、总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。
2、大数据学起来相对来说还是有难度的。统计学、数学、计算机为大数据技术专业三大支撑性学科。主要研究大数据的储存与处理，数据挖掘与分析，属于知识体系比较复杂，综合性比较强的学科。但其就业前景非常广阔，目前已经渗透到各行各业，促进了数据智能化的到来。
3、从上述课程可以看出，大数据专业需要涵盖计算机科学、统计学、数据分析等多个领域的知识。因此，学起来并不容易，需要学生具备较强的数学、计算机和逻辑思维能力。大数据专业需要学生付出很多努力和时间，但是对于喜欢数据和分析的学生来说，这是一门充满挑战和机会的专业。
4、随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。大数据的学习阶段 阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
Python数据分析与爬虫领域各具特色，难度因人而异。对于那些已有编程语言基础并对数据感兴趣的人来说，Python数据分析可能更为易于上手。而对于对Web开发和数据挖掘感兴趣的初学者，Python爬虫的学习路径可能更加顺畅。无论选择哪个方向，Python数据分析与爬虫均需掌握一定的编程基础与数学知识。
数据分析确实存在一定的难度，不过通过系统的学习，大多数人还是能够掌握一定的数据分析知识的。数据分析的核心并非在于编程语言，而在于算法设计，无论你是采用统计学的分析方法还是机器学习的分析方法，算法设计都是数据分析的关键所在。
数据分析确实存在一定的难度，不过通过系统的学习，大多数人还是能够掌握一定的数据分析技能的。其实，数据分析的关键不在于编程语言，而是算法设计。无论你选择的是统计学的分析方法，还是机器学习的分析方法，算法设计始终是数据分析的核心。进行数据分析时，具备一定的数学基础是必不可少的。
1、入门相对简单：数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景。那些有市场销售、金融、财务或 零售业背景的人士，分析思路更加开阔，更适合从事大数据分析工作。薪资待遇高：1-2 年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到 13k 左右的水平，薪资待遇远高于其他 岗位。
2、数据分析难点二：数据分析对象不明确 新人在入职初期会遇到的第二个问题，概括来说就是数据分析对象不明确。问题经常表现在，新人数据分析师在业务问题中不知道怎么去分析数据，不知道分析什么数据。
3、数据分析工作在整体上是有一定压力的，但与传统软件研发相比，稍微轻松一些。在大多数情况下，数据分析只是完善与否，很少会出现项目失败的情况。数据分析比较琐碎，涉及到的细节非常多，因此需要足够的耐心。同时，数据分析对数据库知识的要求比较高，还需要熟练掌握工具以及对业务的了解。
4、人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。
5、数据分析师及商业分析师等岗位的高就业率，通常与后台性质的岗位紧密相关，且这类岗位的成长性较低。若期望在技术类中台工作领域寻求较高职业成长潜力，需要具备数学、计算机软件工程或强相关专业的博士背景，并且拥有强大的数学和编程能力，这类要求显然不适用于大部分从业者。