大数据之所以难学，主要原因可以归纳为以下几点：

知识体系复杂 ：大数据技术整合了数学、统计学和计算机科学等多个领域的知识，内容繁多且深入。对于初学者来说，这需要投入大量的时间和精力来理解和掌握。

缺乏系统学习路径 ：许多人在学习大数据时缺乏明确的学习计划和系统性的指导，导致学习过程混乱且效率低下。没有老师的引导，很容易走弯路，难以形成系统的知识结构。

实践难度大 ：大数据的学习不仅需要理论知识的支撑，还需要大量的实践操作。自学大数据时，很多人只能在虚拟机上模拟环境，无法获得真实项目经验，这对技能的提高造成了一定障碍。

学习周期长 ：大数据技术的学习不是一蹴而就的，需要较长时间的积累和实践。自学过程中遇到问题时，如果没有及时解决，很容易导致学习进度停滞，甚至放弃。

思维逻辑要求高 ：大数据分析对学习者的思维逻辑能力有较高要求，缺乏相关基础的人需要花费更多时间去理解和消化。

高薪资与高压力 ：大数据行业的高薪资和广阔前景吸引了大量学习者，但同时也带来了巨大的学习压力。很多人因为急于求成或方法不当而难以坚持下去。

综上所述，大数据之所以难学，是因为它涉及的知识面广泛，学习路径不明确，实践难度大，学习周期长，且对学习者的思维逻辑能力有较高要求。要想学好大数据，需要制定系统的学习计划，注重理论与实践的结合，并持之以恒地学习和实践。