大数据和测试都是当前IT行业非常重要的领域之一，它们各自拥有独特的挑战和技术深度。下面将从不同角度进行比较，讨论它们的难度和特点。
1. 难度比较
大数据：
大数据处理涉及海量数据的存储、管理、处理和分析，需要掌握大数据平台和工具（如Hadoop、Spark、Flink等）、数据建模和算法等知识。挑战在于数据的规模巨大、多样性高，需要解决数据的清洗、归约、分析和可视化等问题，同时要具备对数据的深刻理解和洞察能力。
测试：
测试是软件开发过程中至关重要的一环，涉及功能测试、性能测试、安全测试等多个方面。测试工程师需具备全面的技术功底和熟练的测试技能，要深入理解产品需求、设计和代码，能够设计有效的测试用例和自动化测试脚本，同时还需要快速准确地定位和修复问题。
结论：
从难度上来看，大数据处理对数据的复杂性和规模提出了极高要求，需要掌握庞大的技术栈和数据建模能力；而测试虽然也需要全面的技术知识和敏锐的问题识别能力，但相比大数据更注重细节和准确性。
2. 就业前景
大数据：
随着互联网的快速发展和各行业对数据分析的需求增加，大数据领域的就业前景广阔。大数据工程师、数据分析师等岗位备受瞩目，薪资待遇较高。
测试：
软件测试是软件开发行业中不可或缺的环节，测试工程师在各个领域都有需求，如移动应用开发、互联网平台、金融科技等。测试岗位稳定，是一个相对稳定的职业选择。
结论：
就业前景上，在大数据领域的需求增长更为迅速，薪资待遇也相对较高，但测试作为软件开发过程中的重要环节，具有稳定的就业前景。
3. 学习曲线
大数据：
学习大数据需要系统掌握分布式计算、数据处理、机器学习等技术，对数学、统计学和编程能力要求较高。需要不断学习新的技术和工具，保持对数据行业的深入理解。
测试：
测试虽然也需要不断学习和更新测试技术，但相对来说学习曲线较为平缓。掌握测试的基本原理和常见技术后，可以根据项目需求深入学习相应的领域知识。
结论：
从学习曲线上来看，大数据要求学习的范围更为广泛和深入，需要对多个领域有一定的了解；而测试相对更注重技能的实践和应用，学习曲线相对较为平稳。
4. 发展建议
无论选择大数据还是测试作为职业方向，都需要不断学习和提升自己的技术能力，适应行业的发展变化。对于想从事大数据领域的人士，建议需要系统学习大数据平台和算法知识；而想从事测试工作的人士，可以通过实际项目经验和技术培训不断提升测试技能。
大数据和测试都是当今IT行业备受关注的领域，它们各有特点，从不同的角度来比较难度。选择适合自己兴趣和发展方向的领域，努力学习和实践，都会取得成功。