专科生学习大数据是合适的，但需结合个人基础、职业规划及学校选择综合考量。以下是具体分析：

一、学历与就业门槛

1. 学历要求

   大数据专业普遍接受大专学历作为入门门槛，企业更看重技术能力而非学历背景。

2. 就业前景广阔

   大数据领域人才紧缺，企业对专科生的包容度较高，尤其适合零基础或基础薄弱的学生通过培训快速入行。

二、技能要求与学习可行性

1. 基础要求

   需掌握数学、统计、编程（如Python、SQL）等核心技能，专科生可通过针对性学习弥补基础短板。

2. 实践与资源

   多数专科学校提供实习和项目合作机会，帮助积累实战经验；部分学校师资力量较强，注重技能培养。

三、发展路径与建议

1. 技术提升

   专科生可通过专接本、自学或参加培训提升学历，增强竞争力。

2. 职业规划

   优先选择与数据分析、数据挖掘等应用型方向相关的工作，注重建立专业网络。

四、注意事项

• 学校选择 ：关注学校就业率、师资力量及课程实用性，避免资源匮乏的学校。

• 持续学习 ：大数据技术更新快，需保持学习热情，关注行业动态。

专科生可通过努力掌握核心技能，在大数据领域获得良好发展，但需结合个人情况谨慎选择学校并持续提升能力。