無論是物聯(lián)網(wǎng)還是大數(shù)據(jù)，都有一定的學習難度和挑戰(zhàn)。下面是對兩者學習難度的簡要評估：

一、物聯(lián)網(wǎng)學習難度：

1、多領域知識：物聯(lián)網(wǎng)涉及多個領域，包括傳感技術、通信協(xié)議、網(wǎng)絡架構、嵌入式系統(tǒng)、云計算等。對于學習物聯(lián)網(wǎng)，需要掌握這些領域的基礎知識，并了解它們之間的關系和相互作用。

2、復雜性和綜合性：物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)由多個組件和層次構成，涉及硬件和軟件的交互，需要理解和處理復雜的系統(tǒng)架構和設計。同時，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與具體的行業(yè)和應用密切相關，需要了解特定領域的需求和挑戰(zhàn)。

3、編程和開發(fā)技能：對于物聯(lián)網(wǎng)應用的開發(fā)，需要具備編程和軟件開發(fā)的技能，如嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、傳感器數(shù)據(jù)處理、云平臺集成等。這可能需要學習和掌握特定的編程語言和開發(fā)工具。

二、大數(shù)據(jù)學習難度：

1、數(shù)據(jù)管理和處理：大數(shù)據(jù)涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和管理，需要了解數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)倉庫、分布式計算等概念和技術。同時，對于數(shù)據(jù)的清洗、轉換和整合也需要掌握相應的數(shù)據(jù)處理技術和工具。

2、數(shù)據(jù)分析和挖掘：大數(shù)據(jù)的核心在于從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察，需要掌握數(shù)據(jù)分析、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術和算法。對于這些技術的學習需要一定的數(shù)學、統(tǒng)計和計算機科學基礎。

3、技術工具和平臺：大數(shù)據(jù)領域有許多開源工具和平臺，如Hadoop、Spark、SQL數(shù)據(jù)庫等。學習大數(shù)據(jù)需要熟悉和使用這些工具，并了解它們的特點和應用場景。

綜上所述，無論是物聯(lián)網(wǎng)還是大數(shù)據(jù)，都有一定的學習難度。具體哪個更難學取決于個人的背景和興趣，以及所選擇的學習路徑和深入程度。對于任何一個領域，持續(xù)學習、實踐和與實際應用結合都是提高自己的關鍵。