数据科学、大数据技术和大数据管理与应用是三个相关但不同的概念。
数据科学是一门跨学科的学科，涉及统计学、计算机科学、数学、领域知识等多个领域，旨在通过数据分析和建模来发现数据中的模式和趋势，从而提供有关现实世界的见解和决策支持。
大数据技术是指处理和分析大规模数据的技术和工具，包括分布式计算、云计算、机器学习、自然语言处理等技术，旨在解决大规模数据处理和分析的问题。
大数据管理与应用则是指在大数据技术的基础上，对大规模数据进行管理、存储、处理和分析，并将其应用于实际业务场景中，以实现商业价值和社会价值。
因此，可以看出，数据科学是一门学科，旨在发现数据中的模式和趋势；大数据技术是一组技术和工具，旨在解决大规模数据处理和分析的问题；而大数据管理与应用则是将大数据技术应用于实际业务场景中，以实现商业价值和社会价值。
1.
关注点不同:大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控,数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用;但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究,关注点还是在整个大数据行业的趋势方面,以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。
2.
具体内容不同:举一个简单的例子吧,比方说大数据机器学习,大数据应用专业,会关注不同的应用场景下使用什么样的算法,参数如何设置。而大数据科学与技术专业呢,则是会关注这个底层的算法具体实现,比方说决策树如何实现这些的,另外,如何进行数据清洗,数据存储,这一块怎么去开发,开发的具体逻辑,这一块都是大数据科学与技术专业需要去实施的。
