计算机科学与技术的学习难度因人而异，既有挑战性，也有许多有趣和值得探索的内容。
难的部分
基础知识要求高
数学基础：计算机科学与技术涉及较多数学知识，如离散数学、线性代数、概率论等。离散数学中的逻辑、集合、图论等内容是理解数据结构、算法等的基础。例如，在学习图算法时，如果没有图论的基础，理解图的遍历、最短路径等算法就会比较困难。
编程基础：编程是计算机科学的核心技能，初学者需要掌握编程语言的语法、数据类型、控制结构等。对于没有编程经验的人来说，理解变量、循环、函数等概念可能需要花费一些时间。而且编程还需要逻辑思维能力，例如在解决复杂的算法问题时，需要清晰地分析问题、设计算法并实现代码。
知识体系庞大
计算机科学与技术涵盖众多领域，如计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据库、软件工程等。每个领域都有其复杂的理论和技术细节。例如，操作系统涉及进程管理、内存管理、文件系统等多个复杂的子系统，学习时需要理解它们的原理、工作机制以及相互之间的协同关系。
这些知识之间还存在交叉和联系，需要构建一个完整的知识体系。比如在开发一个分布式系统时，不仅需要了解计算机网络的知识来实现节点之间的通信，还需要运用操作系统中的进程间通信、线程管理等技术来保证系统的高效运行。
技术更新快
计算机技术发展迅速，新的编程语言、框架、工具和理念不断涌现。例如，近年来人工智能领域的深度学习技术发展迅猛，相关的框架如TensorFlow、PyTorch等不断更新，学习者需要花费时间和精力去跟进这些新技术，否则容易与行业发展脱节。
为了适应技术更新，学习者需要不断学习新的知识和技能，这可能需要在课余时间进行大量的自主学习和实践。
不难的部分
实践性强
计算机科学与技术的学习过程中有大量的实践机会。通过实际编写代码、开发项目，可以加深对理论知识的理解。例如，在学习数据结构时，通过实现链表、树等数据结构的操作，能够更好地理解它们的原理和应用场景。
实践还可以培养解决问题的能力。在开发过程中遇到问题时，可以通过查阅资料、调试代码等方式解决，这种解决问题的过程本身就是一种学习和成长。
资源丰富
现在有大量的学习资源可供选择，包括在线课程、开源项目、技术社区等。例如，像Coursera、edX等在线教育平台提供了许多计算机科学与技术相关的课程，这些课程由世界各地的知名教授和专家讲授，涵盖了从基础到高级的各种知识。
开源项目也是一个很好的学习资源。通过参与开源项目，可以学习到实际的开发流程、代码规范以及与其他开发者协作的经验。同时，技术社区如Stack Overflow等提供了丰富的技术问题解答和经验分享，学习者可以在遇到问题时快速找到解决方案。
应用场景广泛
计算机科学与技术的应用场景非常广泛，从日常生活中的手机应用、互联网服务，到工业生产中的自动化控制系统、人工智能辅助决策等。这种广泛的应用场景使得学习者能够找到自己感兴趣的领域，并且在学习过程中能够看到知识的实际应用，从而提高学习的积极性和动力。
如果你对计算机科学与技术感兴趣，那么通过努力学习和实践，是可以克服困难并掌握相关知识和技能的。