数据科学与大数据技术难。主要学习计算机、数学等方面的知识，从所涉及的知识范围来讲，数据科学与大数据技术专业是属于比较难学习的。
学习大数据专业对于专科生来说，难度是存在的，但并不是不可逾越的。首先，大数据专业的知识体系涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个领域，这就要求学生具备较强的理论基础和学习能力。
大数据的学习有一定的难度，但是只要认真努力去学了也没有那么难，需要有坚强的学习毅力。数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。
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。
因此，对于一些没有科技背景、数学和编程基础的人来说，学习起来会有一定难度。其次，大数据技术的难度也与其复杂性有关系。大数据技术的处理需要用到分布式计算、数据挖掘和可视化等技术，涉及到很多领域。此外，如何有效地存储和管理大量的数据也是一个关键问题。
大数据专业比较难学。大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。大数据专业介绍 大数据采集与管理专业属于工学。
分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
分析目标不明确 “海量的数据其实并不能产生海量的财富。” 许多数据分析人员未能确立明确的分析目标，因此在处理海量数据时容易迷失方向。要么收集了错误的数据，要么数据收集不完整，这些都会影响分析的准确性。 数据收集过程中的误差 在数据收集阶段，软件或硬件的错误可能会引入误差。
就算了解数据分析，聪明人在进行数据分析时，也会犯错。下面5个错误就是聪明人也常犯的5个错误： 走得太快，没空回头看路。初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。
数据分析的门槛说低也低说高也高，低是因为市面上各种软件非常多，各种入门教程也很多，各种开源框架也很多。高是因为如果想要深入了解学习数据分析，确实需要一些数学统计基础，需要较强的逻辑能力和对数据的敏感性。我目前的解决办法是使用火车头采集器，模拟人工点击，下载每页数据。
1、数据分析师CPDA和CDA的考试难度是不一样的。CDA数据分析员是基础大数据分析人才培养项目，要掌握数理统计学基础知识，基础的算法和商业模型的原理和分析步骤，结合Datahoop平台实际操作，进行简单场景的数据分析，运用统计学分析方法和简单算法构建基础实践模型，并结合案例场景，独立完成数据分析。
2、含金量来说，CIA和CPDA会比较高，但是难度也大。 CDA数据分析员属于入门级，相对比较容易些，但是，如果就是打着花钱买证书的心态就不用考虑了。 这几个证书都必须考试并且合格后，才能拿到。
3、数据分析师的考试其实不难，难度其实还好。根据统计，数据分析师资格证的通过率有80%以上，通过率算是很高。 另一方面，数据分析师资格证分三个等级， 每个等级的条件只要满足两者之一就能报考数据分析师资格证。
4、CPAD的考试是有一定的难度的，是需要在机构报考和培训学习的。通过率不是很低，努力的话是可以考过的。你要是刚学的可以考数据分析员CDA，CDA的考试是分等级的，可以先从等级的开始考起，有一定的基础的可以考数据分析师CPDA。
5、这个考试现在是越来越难的，我一次性没通过，后面补考一次才过，你说的通过率是一次通过率吧。一次通过率说实话不算高我觉得，尤其每个地区不一样，大城市通过率应该会高一些。
