技术难易是相对的，对于行业内的人来说，云计算可能并不难，但对于初学者而言，它却颇具挑战。从横向来看，云计算课程在难度上可能比开发或架构师课程要低，但相对于测试和web前端等其他领域，云计算需要学习的内容更多，难度也更大，如Linux、脚本语言、分布式、微服务和安全监控等。
大数据云计算并不难学。云计算技术与应用主要研究计算机软硬件、网络、信息系统等方面基本知识和技能，进行云计算的系统建设、运行维护、云平台软件开发、测试评估、安全配置、迁移服务等。例如：运用大数据迅速拣货、配送的菜鸟云仓建设与应用，大数据平台规划与建设，云平台的研发等。
使用户能够根据需要获得和使用计算、网络、存储资源和软件服务。
1、结论：云计算学习曲线更平缓，大数据需更强专业基础。年龄与学历友好度大数据：对学历要求较高（本科及以上优先），年龄限制宽松，但需持续学习新技术（如AI融合），经验丰富者更具优势。云计算：部分岗位接受专科学历，实践操作性强，适合转行或年龄较大者，运维类岗位对体力要求低，职业生命周期长。
2、大数据云计算对于有一定技术基础和学习能力的人来说，是可以学习的，但难度因人而异。以下是几个关于大数据云计算学习难度的分析点：知识点广泛：特点：云计算涵盖的知识点很多，包括但不限于虚拟化技术、云存储、云安全、云架构设计等。
3、大数据云计算学起来整体有一定难度，但并非高不可攀。具体难度情况如下：学习内容方面大数据：涵盖JavaSE核心技术、Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发、Spark相关技术、Scala基本编程、Python基本使用及核心库使用、Python爬虫、简单数据分析、理解Python机器学习、大数据项目开发实战、大数据系统管理优化等。
4、从学习难易程度的角度来看，云计算可能相对更容易入门，但具体还需根据个人兴趣和背景来判断。以下是几点具体分析：云计算的学习路径更直接：云计算主要关注资源的管理和分配，如计算能力、存储空间等，通过网络提供给用户按需使用。
5、大数据云计算不难学。云计算技术与应用主要研究计算机软硬件、网络、信息系统等方面基本知识和技能，进行云计算的系统建设、运行维护、云平台软件开发、测试评估、安全配置、迁移服务等。例如：运用大数据迅速拣货、配送的菜鸟云仓建设与应用，大数据平台规划与建设，云平台的研发等。
新手学习大数据或云计算需要以下基础：数学知识 基础统计知识：对于大数据学习而言，了解描述统计相关的内容是基础，如均值、方差、标准差等概念，以及基本的公式计算能力。这些统计知识有助于理解数据分布、数据特征等。线性代数：在大数据处理和分析中，线性代数（尤其是矩阵计算）的知识会经常用到，特别是在处理多维数据时。
Python基础：Python是一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言，它具有简洁易读、学习曲线平缓等优点。
学习大数据需要掌握计算机编程语言、大数据中心常识及相关技术体系，同时根据不同职业方向补充数学与算法知识。
在云计算领域，通常需要具备一定的编程技能，这要求学习者拥有扎实的计算机科学基础。但另一方面，对于计算机运维的学习，技术门槛相对较低，只要具备一定的学习热情和毅力，零基础的人也能够逐步掌握相关知识。这主要是因为云计算技术的发展使得该领域的入门变得更加容易，同时也降低了学习的难度。
学大数据还是云计算取决于个人兴趣、职业规划以及市场需求。云计算：特点：云计算关注于提供便捷、弹性和按需分配的计算资源服务，包括服务器、存储和应用程序。学习难度：相对较低，更适合零基础学习者入门。侧重基础设施操作，如Linux系统基础、网络基础知识、虚拟化技术等，实验更“机械化”，理论偏实用。