芝加哥大学数据分析硕士(Master of Science in Data Analytics)是一门非常有挑战性的学位课程，需要学生具备较高的数学、统计和计算机科学背景知识。

因此，从考试难度上来说，这门课程可能会相对较难。具体而言，考生需要具备扎实的线性代数、微积分、概率论和统计学等数学基础，同时还需要掌握至少一种编程语言(如Python或R),以及相关的数据处理和可视化工具。此外，对于某些高级主题(如机器学习、深度学习等),还需要具备较为深入的理解和实践经验。总的来说，如果你已经具备了足够的数学和计算机科学背景知识，并且对数据分析领域有浓厚的兴趣和热情，那么你就有机会成功地完成芝加哥大学数据分析硕士课程。当然，具体的考试难度还要取决于个人的学习能力和努力程度。