大數據專業有一定難度，尤其是零基礎的學員。大數據知識體系較為複雜，綜合性較強，需要掌握多方面的知識和技能，如數據結構、數據庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網絡、Java語言程序設計、Python語言程序設計、大數據算法、人工智能、應用統計、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術等。

對於零基礎學員，建議選擇報班學習，因為培訓班有系統的培訓體系和學習路線，能夠幫助零基礎學員更好地學習和掌握大數據相關知識。同時，學習時間上也更高效。

大數據的學習難度相對較大。

大數據需要系統化的學習，但也可能學會。大數據專業需要學習的知識比較多，如果全部學完會比較困難，可以選擇其中一個來學習，並且需要多練習實踐，也可以學會。

大數據學習起來可能會有一些挑戰，但並不完全難學。學習大數據需要一定的數學、統計和編程基礎，並且需要具備一定的邏輯思維能力。此外，大數據領域發展迅速，涵蓋多個領域和技術，包括數據收集與處理、分析與挖掘、可視化等等，需要不斷學習和更新知識。因此，要成為一位優秀的大數據專業人士可能需要一定的時間和精力投入。但是，如果你對數據和技術感興趣，並且願意不斷學習和探索，大數據仍然是一個有趣和有前景的領域。

學習大數據確實需要一定的挑戰和努力，但並不意味著它是難以學習的。以下是一些關於學習大數據的考慮因素：

1. 數學和統計基礎：大數據涉及數據分析和處理，因此具備一定的數學和統計知識是必要的。了解概率論、線性代數、統計學等基礎知識將有助於理解大數據的相關概念和技術。

2. 編程和數據處理技能：大數據處理通常需要使用編程語言（如Python、R等）和相關工具（如Hadoop、Spark等）。學習編程和數據處理技能是學習大數據的關鍵。

3. 學習資源和實踐機會：有很多在線課程、教材和資源可供學習大數據。此外，通過實踐項目和參與實際應用的機會，可以加深對大數據的理解和應用能力。

4. 持續學習和更新知識：大數據領域不斷發展和演變，需要保持學習的狀態，跟蹤最新的技術和趨勢。

雖然學習大數據可能會面臨一些困難，但通過堅持學習、提高技能和實踐應用，大數據也可以成為一個有趣且具有潛力的學習領域。重要的是保持積極的學習態度，並尋求相關的學習資源和支持。

這個是難學的，都是能夠讓這個有非常多的數學公式，而且能夠有很多的英語能力，是能夠讓你有非常優秀的成績，才能夠通過合格考試的。