数据科学和大数据技术属于理学。
数据科学和大数据技术是两个密切相关的领域，它们都涉及到数据的收集、存储、处理、分析和可视化等方面。虽然这两个领域在实际应用中可能更多地与工学相关，但它们的基础理论和方法论主要来源于理学。
首先，数据科学和大数据技术的基础理论主要来源于数学、统计学和计算机科学等领域。这些理论为数据科学的研究和实践提供了理论基础和方法工具。例如，统计学中的假设检验、回归分析等方法在数据分析中非常重要；计算机科学中的算法设计、数据结构等知识对于实现高效的数据处理和存储至关重要。
其次，数据科学和大数据技术的实践应用也离不开理学的支持。例如，机器学习和人工智能等技术在数据挖掘和模式识别中的应用，需要用到统计学的知识来处理和解释实验结果；而云计算和分布式计算等技术在大数据处理中的广泛应用，则需要依赖于计算机科学的理论和技术。
此外，数据科学和大数据技术的研究成果往往需要通过实验和实证研究来验证其有效性和可行性。这些实验和实证研究通常涉及到物理、化学等自然科学领域的知识，以确保研究的科学性和准确性。
因此，虽然数据科学和大数据技术在实际应用中更多地与工学相关，但其基础理论和方法论主要来源于理学。这也是为什么这两个领域被归类为理学的原因之一。
