数据科学跨专业考研的难度因人而异，但总体来说， 是有一定难度的。以下是一些具体的难度分析和影响因素：
专业差异
从理工科跨到文科类相对容易，但从文科类跨到理工科则难度较大。例如，计算机、人工智能、软件工程、自动化等专业的跨考难度相对较低，而文史、法律、管理、经济等专业的跨考难度则很大。
专业课难度
数据科学专业考研需要掌握较为全面的知识和技能，包括数学、编程、统计学等。跨专业考生需要从头开始学习新的知识体系，这无疑会增加难度。
部分专业会有专业限制，这也可能增加跨专业考研的难度。
竞争压力
数据科学专业考研的竞争非常激烈，考生需要在高水平的竞争中脱颖而出。一些名校和热门专业的录取分数线往往很高，这对跨专业考生来说是一个不小的挑战。
学习资源
跨专业考生虽然面临较大难度，但可以利用本校的资源，如蹭课、借阅专业课资料等，来弥补跨专业的不足。
个人努力
能否成功跨专业考研，最终还是要看个人的努力程度和时间投入。有些考生通过提前准备和努力学习，仍然可以取得很好的成绩。
建议
选择合适的专业：如果决定跨专业考研，建议选择与自己本科背景相近的专业，这样学习起来会相对容易一些。
提前准备：跨专业考研需要提前准备，尽早开始学习新的专业知识，确保在考试前能够掌握所需的内容。
利用资源：充分利用本校的资源，如图书馆、导师、同学等，获取更多的学习帮助和支持。
保持信心：虽然跨专业考研难度较大，但只要付出足够的努力和时间，仍然有很大的机会成功。
综上所述，数据科学跨专业考研是有一定难度的，但通过合理的规划和努力，跨专业考生也有机会取得好成绩。