取决于个人的兴趣和技能

人工智能和大数据都是当前技术热点，学习难度都相对较高，且二者联系紧密，不存在绝对的难易之分。以下是它们的一些比较：

1. 学习内容 ：

• 大数据 ：涉及数据采集、存储、分析和挖掘等方面，需要掌握编程语言（如Java、C++）、大数据平台（如Hadoop、Spark）和算法等知识。

• 人工智能 ：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，学习内容涵盖认知心理学、神经科学基础、人类记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能哲学基础与伦理学等。

2. 学习难度 ：

• 大数据 ：虽然涉及的内容较多，但相对人工智能来说，数学基础要求较高，且实践环节对场景的要求较高。

• 人工智能 ：学习门槛和就业门槛较高，涉及多个学科领域的知识，且需要大量的实验和实际应用。

3. 学习建议 ：

• 从大数据开始 ：如果对数据分析和处理感兴趣，从大数据开始学习会相对容易一些，并且过渡到人工智能也会相对顺畅。

• 从兴趣和技能出发 ：选择学习方向时，应从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。

结论

人工智能和大数据的学习难度因人而异，取决于个人的兴趣和技能。如果对数据分析和处理感兴趣，可以从大数据开始学习，这样会更加顺利一些。如果对智能算法和系统研究感兴趣，人工智能可能更适合。无论选择哪个方向，都需要系统的学习过程和长期的实验。