专科的大数据与会计专业是否容易学习，取决于个人的学习背景、兴趣和努力程度。
专科的大数据与会计专业各有其学习难度，这主要取决于以下几个方面：
1. 学习基础：大数据专业通常需要学生具备一定的数学和计算机科学基础，包括统计学、线性代数和编程能力。会计专业则要求学生熟悉基本的财务知识，如会计原理、财务报表分析等。如果学生在这些领域有较好的基础，那么学习起来会更加容易。
2. 课程内容：大数据专业涉及到的课程可能包括数据结构、数据库原理、机器学习、数据分析等，这些课程对逻辑思维和编程技能要求较高。会计专业则侧重于实务操作，如财务会计、成本会计、审计等，需要学生具备较强的细心和耐心。
3. 个人兴趣：对某一领域有浓厚兴趣的学生往往能更快地掌握相关知识。大数据与会计都是实用性较强的专业，如果学生对数据分析、财务规划等方面有热情，学习起来可能会更加得心应手。
4. 实践机会：大数据专业和会计专业都需要大量的实践操作。如果学校能提供丰富的实习和实训机会，学生可以通过实际操作来加深对理论知识的理解，从而提高学习效率。
5. 学习资源：优质的学习资源可以帮助学生更好地学习。大数据和会计专业都有大量的在线课程、教材和参考资料，学生可以利用这些资源来辅助学习。
总体来说，专科的大数据与会计专业并不一定容易学习，但也不是不可逾越的难关。只要学生有明确的学习目标，愿意付出努力，并且善于利用学习资源，那么这两个专业都是可以学好的。
1. 大数据专业拓展：大数据专业学生可以通过学习Python、R等编程语言，以及Hadoop、Spark等大数据处理框架来提升自己的技术能力。
2. 会计专业拓展：会计专业学生可以考取相关的会计证书，如注册会计师（CPA）或国际注册会计师（ACCA），这些证书有助于提升就业竞争力。
3. 跨学科学习：对于有兴趣的学生，可以尝试跨学科学习，如学习数据可视化来增强大数据分析的能力，或者学习税务规划来拓宽会计专业的应用领域。
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