大数据就业和考研的难度各有不同，主要取决于个人的兴趣、能力以及职业规划。以下是两者的难易点对比：
就业难度
技术门槛：
大数据领域需要掌握的技术包括数据分析、数据开发、算法评估等，这些技术要求较高，不是刚毕业的学生就能完全掌握的。
行业知识：
大数据分析人员除了技术能力，还需要对所在行业有一定的了解，这需要时间和经验的积累。
市场竞争：
随着大数据技术的普及，就业市场竞争激烈，拥有硕士及以上学历的人才可能更具优势。
考研难度
学科交叉：
大数据考研通常涉及数据分析、统计学、财务管理等多个领域的知识，学习难度大。
竞争激烈：
计算机科学和技术专业报考人数众多，竞争非常激烈。
持续学习：
大数据领域知识更新迅速，考研后仍需不断学习和更新知识以跟上行业发展。
综合分析
个人兴趣与能力：如果对学术研究有浓厚兴趣，并且具备较强的数学和统计学背景，考研可能更适合。如果更偏向技术应用，希望快速进入职场，那么直接就业可能更合适。
职业规划：考虑长远职业发展，如果计划未来从事高端应用岗位或进行专业深入研究，考研可能更有优势。如果计划快速积累实践经验，就业可能更符合当前需求。
结论
无论是选择就业还是考研，都需要付出相应的努力和时间，并根据自身情况做出最适合自己的选择。考研可能在学术深度和竞争力上有优势，但就业可以更快地将知识应用于实践。