数据科学与技术和计算机科学与技术都是复杂且广泛的领域，它们各自的难度取决于多个因素，包括个人的背景、兴趣、所学习的内容以及个人学习的能力。
以下是两个领域的一些比较：
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1. 计算机科学与技术：
范围广泛，包括算法、数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、编程语言等多个方面。
需要较强的逻辑思维和解决问题的能力。
在基础理论方面，如算法和数据结构，需要深入理解。
2. 数据科学与技术：
是计算机科学与技术的一个子领域，但更侧重于处理和分析大量数据。
需要掌握统计学、机器学习、数据挖掘等技术。
需要具备一定的编程能力，尤其是在数据分析、可视化、数据处理等方面。
强调实践和实际应用，需要解决现实世界中的数据问题。
难度比较：
理论深度：计算机科学与技术的基础理论较为深入，数据科学与技术则更注重实际应用。
编程能力：两个领域都需要一定的编程能力，但数据科学与技术可能更侧重于数据处理和分析的编程。
数学要求：数据科学与技术通常需要较强的数学基础，尤其是在统计学和概率论方面。
两个领域都有其挑战性，哪个更难很难一概而论。如果你对数据分析、机器学习等领域感兴趣，可能会觉得数据科学与技术更具挑战性。如果你对计算机系统的底层原理和开发更感兴趣，那么计算机科学与技术可能更适合你。
最终，难度还是取决于个人的兴趣、努力和所处的学习环境。
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