云计算和大数据都是现代信息技术领域的重要概念，它们在很多方面有着密切的联系，但它们的侧重点和应用环境有所不同。下面将比较两者的易掌握程度。
一、云计算
1. 技术特点：
- 弹性：云计算的核心特性之一是其高度的可扩展性和弹性。用户可以根据需求快速增加或减少计算资源，而无需担心资源的浪费或不足。
- 服务模式：云计算通常提供按使用量计费的服务模式，这意味着用户可以按需支付费用，从而降低了企业的前期投资成本。
- 自动化管理：云服务提供商负责基础设施的维护和管理，这大大简化了IT运维工作，使企业能够专注于核心业务而非基础设施。
2. 学习曲线：
- 入门容易：云计算的概念和技术相对简单，许多初学者可以通过在线教程和文档快速上手。
- 实践性强：通过实际部署和管理云资源，可以加深对云计算的理解。
3. 适用场景：
- 大规模数据处理：云计算非常适合处理大量数据，因为它能够提供强大的计算能力和存储空间。
- 远程办公和协作：云服务使得远程工作成为可能，促进了全球范围内的团队协作。
二、大数据
1. 技术特点：
- 数据存储：大数据强调的是数据的存储和处理能力，它需要大量的存储设备和高速的数据处理系统。
- 数据挖掘：大数据技术包括数据挖掘、机器学习等，这些技术可以帮助从数据中提取有价值的信息。
- 实时处理：大数据的另一个特点是对实时性的要求，即数据需要在短时间内进行处理和分析。
2. 学习曲线：
- 理论与实践并重：虽然大数据的理论较为复杂，但实际操作经验同样重要，需要通过项目实践来深化理解。
- 跨学科知识：大数据涉及计算机科学、统计学、业务分析等多个领域，因此需要具备一定的跨学科知识。
3. 适用场景：
- 商业智能：大数据分析对于商业决策的支持至关重要，帮助企业洞察市场趋势、消费者行为等。
- 科学研究：在科学研究领域，大数据技术可以帮助科学家处理海量的数据，发现新的规律和模式。
三、总结
云计算因其灵活性和成本效益而易于学习和掌握，特别适合于小规模到中等规模的应用场景。而大数据则因其复杂的技术要求和广泛的应用场景，更适合有一定技术背景和实践经验的人才。
对于初学者而言，选择哪一个更易掌握取决于个人的兴趣和职业规划。如果目标是进入IT行业或者从事软件开发，那么云计算可能是更好的起点；而对于对数据分析和商业洞察有浓厚兴趣的人来说，学习大数据可能更有价值。无论选择哪个方向，持续学习和实践都是非常重要的。
