社会中的数据大学选修课是否好过，实际上取决于多种因素，如课程内容、授课方式、学生背景以及个人兴趣等。以下是对这个问题的一些详细分析：首先，数据科学或数据分析相关的课程通常涉及到统计学、计算机科学、商业智能等多个领域的知识。如果学生对这些领域有基础或兴趣，那么学习起来可能会更加得心应手。相反，如果学生对这些领域一无所知或缺乏兴趣，那么学习可能会更具挑战性。其次，课程的具体内容和难度也会影响学生的学习体验。有些数据科学课程可能更侧重于理论，需要学生具有较强的数学和编程能力；而有些课程可能更侧重于实际应用，如数据可视化或商业分析等，这些课程可能更适合没有编程背景的学生。此外，授课方式也是影响课程难度的重要因素。一些教师可能采用传统的教学方式，注重理论知识和公式的讲解，而另一些教师可能采用更加互动和实践性的教学方式，如案例分析、小组讨论或项目实践等。后者可能更有助于激发学生的学习兴趣和动力。最后，学生的背景和学习态度也会影响课程的通过率。数据科学或数据分析需要一定的数学、统计学和计算机科学知识，如果学生在这些领域有扎实的基础，那么学习起来可能会更加顺利。同时，积极的学习态度、良好的时间管理和自我管理能力也是成功完成课程的关键因素。综上所述，社会中的数据大学选修课是否好过并没有一个确定的答案。对于某些学生来说，这些课程可能相对容易；而对于另一些学生来说，这些课程可能更具挑战性。但无论如何，只要学生具备必要的基础、兴趣和态度，并付出足够的努力和时间，他们都有可能成功完成这些课程。
