不建议学习大数据专业的主要原因可归纳为以下五点，涵盖学习难度、实践挑战、行业竞争及技术特性：

1. 学习难度与知识要求高

   大数据专业涉及数学、统计学、计算机编程（如Java、Python）及复杂框架（如Hadoop、Spark），课程内容广泛且深度大。数学基础薄弱或逻辑推理能力不足的学生易感到吃力。

2. 实践操作复杂且耗时

   实践环节需处理数据采集、清洗、存储及分析，常面临数据质量问题、工具更新快等挑战。例如，处理300个表格或优化老旧系统可能占用80%工作时间。

3. 技术更新迭代快

   大数据领域技术（如Spark、Flink）更新频繁，需持续学习新工具。例如，三年前流行的Spark现已被Flink取代，从业者需每年淘汰30%技术栈。

4. 人才供给过剩与竞争压力大

   专业热门导致毕业生数量激增，就业竞争激烈。校招中常出现“985硕士人均3篇SCI论文+2段大厂实习”的现象，本科毕业生面临更大压力。

5. 行业应用需综合能力

   仅掌握数据分析技术难以满足企业需求，需结合行业知识进行业务决策和创新。若缺乏洞察力，可能仅停留在数据层面，无法发挥大数据价值。

总结 ：大数据专业适合具备较强理科基础、学习毅力及持续学习意愿的人群。若对技术更新敏感度低或缺乏相关领域经验，建议谨慎选择。