大数据科学与大数据技术的学习过程可能会让人感到有些累，但这种累并不是因为学习本身的难度，而是因为需要投入大量的时间和精力去理解和掌握这些复杂的概念和技术。
首先，大数据科学与大数据技术涉及到的知识面非常广泛，包括数据挖掘、机器学习、人工智能、数据库管理、云计算等众多领域。这些领域的知识都需要深入学习和理解，才能掌握其精髓。因此，在学习过程中，需要花费大量的时间去阅读相关的书籍、论文和资料，以获取最新的知识和理论。
其次，大数据科学与大数据技术的实践性很强，需要通过实际操作来加深对理论知识的理解。这可能包括编写代码、搭建实验环境、进行数据分析等。这些实践操作需要投入大量的时间和精力，而且可能需要反复尝试和修改，才能达到预期的效果。
此外，大数据科学与大数据技术的更新速度非常快，新的技术和工具层出不穷。为了跟上技术的发展，需要不断学习和掌握新的知识和技能。这不仅需要花费大量的时间和精力，还需要具备一定的学习能力和适应能力。
总的来说，大数据科学与大数据技术的学习过程可能会让人感到有些累，但只要有足够的耐心和毅力，坚持下去，就一定能够掌握这些复杂的知识和技能。同时，也要注意劳逸结合，合理安排学习和休息的时间，避免过度劳累。
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