大数据技术与应用专业是一个具有挑战性但可通过努力掌握的领域，具体分析如下：

一、学科难度特点

知识体系庞大且更新快

该专业涉及数学、统计学、计算机科学等多学科知识，需掌握SQL、Python、Hadoop等工具，同时需关注行业动态（如5G、物联网等带来的技术迭代）。

对基础要求较高

需具备较强的数理基础和逻辑思维能力，部分课程（如线性代数、概率论）可能对初学者构成一定挑战。

实践与理论并重

强调编程实现与数据分析能力，需通过项目实践巩固理论知识。

二、学习难度差异

因人而异：

部分学生可能觉得课程内容系统且有指导，而另一些人可能因基础薄弱或学习方法不当感到困难。

持续学习需求：技术更新迅速，需养成定期学习新工具（如Spark、AI结合的大数据应用）的习惯。

三、学习建议

打好基础：

确保数学和编程基础扎实，可通过在线课程（如Coursera、edX）预习相关内容。

选择优质教育资源：

优先选择有行业合作的高校，参与实践项目（如数据分析竞赛、企业实习）提升竞争力。

培养兴趣与毅力：

通过实际应用（如分析真实数据解决业务问题）感受行业价值，保持持续学习动力。

四、行业前景

随着数字化转型的加速，大数据人才需求持续增长，尤其在互联网、金融、医疗等领域潜力巨大。掌握核心技能（如数据挖掘、机器学习）可提升就业竞争力。

综上，大数据技术与应用专业虽有一定难度，但通过系统学习与实践积累，多数人都能掌握并适应。关键在于培养持续学习能力和解决实际问题的能力。