我從專業學習和實踐這兩個方面來回答一下這個問題。

首先，專業的難易程度是一個相對概念并不是一個絕對概念。

如果選擇的專業跟自己的能力特點相契合，那么就會感覺這個專業相對比較簡單，但是如果選擇的專業與自己的能力特點不匹配，甚至恰好是自己的短板，那么就會感覺到較大的學習難度。

大數據專業是一個典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機這三大學科，同時還涉及到經濟學、社會學、教育學等一眾學科，所以整體的知識量還是比較大的，這就要求本科生要做好學習規劃，要有一個自己的主攻方向和側重點，否則容易導致學得雜而不精。

大數據專業整體的知識結構圍繞數據價值化來展開，而數據價值化目前主要的方式就是進行數據分析，包括統計學方式和機器學習方式，這兩種方式都需要具有一個扎實的數學基礎，對于數學的要求是相對比較高的。

從這個角度來看，如果自己并不擅長數學，選擇大數據專業還是應該慎重一些，雖然大數據領域還有很多崗位對于數學的要求并不高，但是畢竟在學習期間，很多課程是繞不過去的，這會導致較大的學習壓力。

目前大數據專業主要在兩個學院開設，一個是計算機學院，另一個是數理學院，對于在數理學院的同學來說，數學比較差是一件痛苦的事情，這也會導致很多實踐活動無法參加。

從實踐的角度來說，大數據專業本身對于實踐場景的要求是比較高的，需要有大量的數據來源，同時還需要有較強的算力來進行數據分析和處理，所以建議選擇在學科實力和整體實力相對比較強的學校就讀。

如果本身的成績不能進入到傳統強校就讀，那么選擇計算機科學與技術專業，或者是軟件工程專業則更為穩妥一些。

最后，如果有計算機專業相關的學習和實踐等問題，歡迎與我交流。