無論是物聯網還是大數據，都有一定的學習難度和挑戰。下面是對兩者學習難度的簡要評估：

一、物聯網學習難度：

1、多領域知識：物聯網涉及多個領域，包括傳感技術、通信協議、網絡架構、嵌入式系統、云計算等。對于學習物聯網，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：物聯網系統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架構和設計。同時，物聯網系統與具體的行業和應用密切相關，需要了解特定領域的需求和挑戰。

3、編程和開發技能：對于物聯網應用的開發，需要具備編程和軟件開發的技能，如嵌入式系統開發、傳感器數據處理、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工具。

二、大數據學習難度：

1、數據管理和處理：大數據涉及大規模數據的處理和管理，需要了解數據存儲、數據倉庫、分布式計算等概念和技術。同時，對于數據的清洗、轉換和整合也需要掌握相應的數據處理技術和工具。

2、數據分析和挖掘：大數據的核心在于從海量數據中提取有價值的信息和洞察，需要掌握數據分析、機器學習、數據挖掘等技術和算法。對于這些技術的學習需要一定的數學、統計和計算機科學基礎。

3、技術工具和平臺：大數據領域有許多開源工具和平臺，如Hadoop、Spark、SQL數據庫等。學習大數據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，無論是物聯網還是大數據，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，持續學習、實踐和與實際應用結合都是提高自己的關鍵。