学习大数据专业存在一些挑战和困难，以下是一些主要的考虑因素：

学科交叉性强：

大数据是一个典型的交叉学科，涉及数学、统计学、计算机等多个领域。学习大数据专业需要掌握这些领域的知识，整体知识量较大，学习难度较高。

理科逻辑推理能力要求高：

数据科学与大数据对人的理科逻辑推理能力要求较高，如果在这方面基础薄弱，学习起来会更加困难。

学习投入大：

学习大数据专业需要投入大量的时间和精力，有时还会让人感到非常烦躁。

技术更新快：

大数据领域技术和工具需要不断更新和改进，学习者需要不断学习和实践，以跟上技术的发展步伐。

实践要求高：

大数据专业的实践要求很高，需要掌握各种复杂的技术和工具，并在实际操作中解决各种问题和挑战。

行业知识需求：

大数据的应用需要深入的行业知识和洞察力，数据分析只是开始，真正重要的是如何利用数据分析结果来指导业务决策和创新。

问题和挑战：

大数据领域存在一些问题和挑战，如数据质量、数据安全和数据隐私问题等，这些都需要认真面对和解决。

综上所述，虽然大数据专业具有很高的潜力和就业前景，但其学习难度和实践要求也相对较高。如果数学基础薄弱或对技术更新敏感度不高，可能会面临较大的学习压力和挑战。因此，建议在选择大数据专业时，要充分考虑自己的兴趣、基础和能力，做出明智的决策。