计算机学科的学习难度因人而异，不能简单地一概而论，以下是具体分析：
一、学习难度较高的方面
理论知识复杂
计算机学科包含众多复杂的理论知识。例如，在计算机组成原理中，需要理解计算机硬件的各个部件（如CPU、内存、输入输出设备等）的工作原理和相互之间的连接方式。像CPU的指令集架构，包括指令的编码方式、寻址模式等，这些内容比较抽象，对于初学者来说理解起来有一定难度。
数据结构和算法也是计算机学科的核心理论。数据结构涉及线性表、树、图等多种结构，每种结构都有其特点和操作方法。算法更是需要掌握如何设计高效的算法来解决特定问题，像动态规划算法，它要求学习者能够准确地定义状态、找出状态转移方程，这需要较强的逻辑思维和数学基础。
编程语言的学习曲线
计算机编程语言众多，如C、Java、Python等。以C语言为例，它有严格的语法要求，包括指针、内存管理等概念。指针的理解就是一个难点，它涉及到计算机内存的底层操作，初学者很容易在指针的使用上出现错误，如指针悬垂、野指针等问题。而且不同的编程语言有不同的编程范式，从一种语言切换到另一种语言也需要一定的时间来适应。
系统性和综合性的要求
计算机系统是一个复杂的整体，从硬件到软件，从底层操作系统到上层应用程序，各个部分相互关联。例如，在开发一个软件系统时，不仅要考虑软件的编程逻辑，还要考虑它在不同操作系统上的兼容性，以及如何与数据库等其他系统组件进行交互。这种系统性和综合性的要求使得学习者需要具备广泛的知识储备，并且能够将这些知识融会贯通。
技术更新换代快
计算机技术发展迅速，新的编程语言、软件开发框架、硬件架构等不断涌现。例如，近年来人工智能领域发展迅猛，深度学习框架如TensorFlow和PyTorch不断更新版本，学习者需要花费大量的时间和精力去学习新的技术，以跟上行业的步伐。这种快速的技术更新使得学习者需要持续学习，否则很容易被行业淘汰。
二、学习难度较低的方面
入门门槛相对较低
对于计算机的一些基础操作和入门知识，学习起来相对容易。例如，学习如何使用计算机的基本软件（如文字处理软件、电子表格软件等），以及简单的计算机操作系统的使用。这些内容可以通过一些简单的教程或者实践操作快速掌握。
丰富的学习资源
当前有大量的学习资源可以帮助学习者。有许多免费的在线课程平台，如Coursera、edX等，提供了从基础到高级的计算机课程。这些课程通常有详细的视频讲解、实践案例和互动讨论区。而且开源软件社区也非常活跃，学习者可以通过阅读开源代码来学习编程技巧和软件架构，这些资源在一定程度上降低了学习难度。
实践性强，容易获得成就感
计算机学科注重实践操作。当学习者掌握了一些基本的编程知识后，就可以开始编写简单的程序。例如，学习Python语言后，可以很快地编写一个简单的脚本来实现文件的批量重命名等功能。这种通过实践获得的成就感会激励学习者继续深入学习，而且实践操作也有助于巩固理论知识。
所以，计算机学起来有一定的难度，但通过合理的学习方法和持续的努力，是可以克服这些困难的。