大数据与网络技术是当今信息时代中两个非常重要的技术领域，它们各自拥有独特的复杂性和挑战性。要回答哪个更难以掌握，我们需要从多个角度进行分析。
1. 技术复杂度
首先，从技术复杂度的角度来看，大数据技术通常被认为是更难以掌握的。大数据技术涉及的数据量巨大，数据类型多样，数据处理和分析方法也更为复杂。例如，在大数据处理领域，需要熟悉分布式存储、分布式计算、流式处理等概念和技术，以及相应的编程语言如python、java、scala等。此外，大数据技术的生态系统也非常庞大，包括hadoop、spark、kafka等众多组件和工具，这些都需要大量的学习和实践才能熟练掌握。
相比之下，网络技术虽然也极为复杂，但其核心原理相对简单，主要涉及数据包的传输、路由选择、网络安全等方面。网络技术的学习路径相对明确，从基础的网络协议到复杂的网络架构设计，再到网络安全策略，都有较为清晰的学习路径。
2. 应用领域
其次，从应用领域的角度来看，大数据技术的应用范围非常广泛，包括但不限于金融、医疗、零售、政府等领域。这些领域的业务逻辑和需求差异较大，对数据分析和处理的要求也各不相同。因此，大数据技术的从业者需要具备较强的业务理解和分析能力，以及对不同行业知识的了解。而网络技术虽然也有广泛的应用，但主要集中在互联网、通信等行业，其应用相对集中且标准化程度较高。
3. 学习资源和社区支持
最后，从学习资源和社区支持的角度来看，大数据技术由于其庞大的生态系统和丰富的应用场景，吸引了大量的开发者和研究者。这导致了大数据技术的学习和研究资源非常丰富，包括书籍、在线课程、开源项目等。同时，由于大数据技术的广泛应用，相关的论坛、会议、研讨会等社区活动也非常活跃，为从业者提供了丰富的交流和学习机会。
相比之下，网络技术虽然也有丰富的学习资源，但其学习资源主要集中在特定的网络协议、网络设备等方面，相对较少涉及到大数据技术的广泛领域。此外，网络技术的社区活动相对较少，从业者之间的交流和合作机会也较少。
综上所述，从技术复杂度、应用领域和学习资源和支持三个方面来看，大数据技术相对于网络技术来说，确实更加难以掌握。然而，这也并不意味着网络技术就一定容易掌握。实际上，对于有志于从事网络技术领域的人来说，只要能够选择合适的学习路径和方法，同样可以在这个领域取得卓越的成就。
