学习计算机大数据是一个非常有前景和潜力的选择。以下是一些关于学习计算机大数据的详细回答：
专业前景
需求量大：随着各行业对数据的需求日益增长，大数据技术的应用范围非常广泛，涵盖了金融、医疗、零售、制造、能源等多个行业，因此大数据专业人才的需求量也在持续增长。
薪资待遇高：大数据行业的薪资水平较高，起薪和年薪均高于互联网行业的平均水平，且随着工作经验的增加，薪资增长迅速。
学科内容
交叉学科：大数据专业是一门涉及统计学、计算机科学、数学等多个学科的交叉学科，主要研究如何从海量数据中提取有价值的信息，并应用于商业社会和科学等领域。
技术技能：学生需要掌握各种数据处理和分析工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL等，同时也需要了解数据安全和隐私保护等方面的知识。
学习难点
学习压力大：大数据专业是一个典型的交叉学科专业，所学习的内容涉及数学、统计和计算机三个主要领域，学习难度相对较大。
实践要求高：大数据专业对于实践场景的要求比较高，通常需要数据中心的支撑，这对于教育资源整合能力相对较弱的高校来说，是一个不小的挑战。
就业方向
多元就业：大数据专业的就业方向非常多元，包括数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据运维、云计算、Hadoop大数据开发等。
高薪职位：以Hadoop开发工程师为例，入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的Hadoop人才年薪可以达到30万—50万。
适合人群
对数据分析和处理感兴趣的学生：这个专业对于对数据分析和处理感兴趣的学生是非常合适的。
具有较强数学和逻辑思维能力的学生：大数据专业对于学生的数学基础有较高的要求，逻辑思辨能力也较强。
其他建议
选择学科实力强的大学：尽量选择学科实力相对比较强的大学，以便获得更好的教育资源和实践机会。
注重实践能力培养：除了注重自身知识结构的全面性之外，还需要重视实践能力的培养，更强的实践能力会有更强的就业竞争力。
综上所述，学习计算机大数据是一个非常值得的选择，具有广阔的前景和高薪资待遇的潜力。然而，这个专业对学生的数学基础和逻辑思维能力要求较高，学习压力也较大，因此建议学生在选择时充分考虑自身情况，选择合适的大学和专业。