这个问题吧，不能一慨而论，也不能以偏概全，需要根据每个个体的具体情况来说，能告诉你的是，只要你肯努力，就没有不好学的专业。
不过大数据专业相对基础知识要求会高的，一般大专及以上的知识水平，学习大数据基本不会有太大的问题，不会说你输在了文凭上。
现在转行或毕业参加大数据培训的人非常多，不少都是零基础入门的，但中间的付出就只有自己能够体会。选择大数据专业，你应该关注和关心的是自己的兴趣爱好和能力所在，如果你连最起码的喜欢都谈不上，那还能怎么坚持呢？
因此啊，不要问自己是否可以学大数据专业，然后看看，自己可以为学习大数据分析付出多少、坚持多久。
基础理论
大数据分析是在数学知识基础上，引入了统计学，基础知识包含数学、线性代数等，这些是决定数据分析职业发展高度的基石。
初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可，但要更进一步就需掌握统计算法，甚至机器学习等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
分析工具
Excel是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式须熟练。另外，会一个专业统计分析技能更好，SPSS作为入门是极好滴。和数据打交道必然会接触数据库，所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。
最后，可学些主流工具，如Python或R语言，有些行业会用到SAS或其他工具，可依据行业选择。
业务知识
脱离业务的纯数据分析没任何意义，优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据，对数据进行分析才更得心应手。
沟通交流
数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通，做报告后也需进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。
学习能力
无论是数据分析，还是其他岗位，都需拥有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
随着科技日新月异，大数据技术必将更成熟，给人类带来了更多便利。从大数据分析所需具备的能力和基础来看，无论你是学生，还是职场人士，都能通过学习和实践，掌握大数据工具来进行分析，学以致用。
大数据工程师需要具备哪些能力？
数学及统计学相关的背景；
计算机编码能力；
对特定应用领域或行业的知识。
大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。
所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
大数据相关的技能很多，按照数据本身，可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘，共5类。
数据获取：日志收集 Scribe、Flume和爬虫等；
数据处理：流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等；
数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等；
数据存储：HDFS等；
数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。
希望对您有所帮助！~