‌不建议学大数据与会计专业的主要原因是就业竞争激烈、学习难度大、职业发展路径模糊，且行业需求变化快，导致投入产出比不高。‌

1. ‌就业竞争激烈‌
   大数据与会计是热门交叉学科，但市场已趋近饱和。传统会计岗位受自动化冲击，而大数据领域更偏好计算机或统计背景的毕业生，导致该专业学生竞争力不足，就业压力大。

2. ‌学习难度高，课程杂而不精‌
   该专业既要掌握会计理论、财务软件，又要学习编程、数据分析等技能。课程内容跨度大，容易导致学生“样样学，样样不精”，难以在某一领域形成核心竞争力。

3. ‌职业定位模糊，发展受限‌
   大数据与会计的融合方向尚未形成清晰的职业路径。企业更倾向招聘“会计+IT复合团队”而非单一专业的毕业生，导致该专业学生易陷入“高不成低不就”的困境。

4. ‌行业技术迭代快，学习成本高‌
   大数据技术（如AI、云计算）和会计政策（如税务改革）更新频繁，从业者需持续学习。若缺乏兴趣或适应能力，容易被行业淘汰，职业稳定性较差。

5. ‌薪资与投入不匹配‌
   相比纯技术岗位（如算法工程师），该专业毕业生起薪普遍较低，且晋升依赖证书（如CPA）或跨领域经验，成长周期长，短期内回报率低。

‌总结‌：大数据与会计专业看似前景广阔，实则面临多重现实挑战。若对数据分析或财务缺乏强烈兴趣，建议选择更垂直、技术壁垒更高的专业（如计算机科学、金融工程），以提升就业优势。