大数据管理与应用和数据科学与大数据技术是两个不同的概念，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：
1. 定义方面：大数据管理与应用主要是指对大数据进行采集、存储、处理、分析和展示的过程，以及对这些过程的管理和维护。而数据科学与大数据技术则更多地关注于如何从海量的数据中提取有价值的信息，以及如何利用这些信息来做出决策。
2. 应用领域方面：大数据管理与应用的应用领域主要包括商业、金融、医疗、教育等，这些领域都需要对大量的数据进行管理和分析，以获取有用的信息和洞察。而数据科学与大数据技术的应用领域则更为广泛，包括科学研究、工程设计、市场分析、城市规划等多个领域。
3. 技能要求方面：大数据管理与应用需要掌握的技能主要包括数据采集、存储、处理、分析和展示等方面的知识，以及对数据管理工具和技术的熟悉。而数据科学与大数据技术则需要掌握的技能则更为丰富，包括统计学、机器学习、数据挖掘、可视化等方面的知识，以及对大数据处理框架（如Hadoop、Spark）和编程语言（如Python、R）的熟练运用。
4. 研究方法方面：大数据管理与应用的研究方法主要是基于现有的数据和业务逻辑，通过数据分析和挖掘来发现规律和趋势。而数据科学与大数据技术的研究方法则更为复杂，包括探索性数据分析、统计分析、机器学习、深度学习等多种方法，以期从海量的数据中提取出有价值的信息。
5. 发展趋势方面：随着大数据时代的到来，大数据管理与应用的重要性日益凸显。而数据科学与大数据技术则成为了推动社会进步和经济发展的重要力量。未来，这两个领域的发展趋势将更加紧密地结合在一起，共同推动大数据技术的发展和应用。
总之，大数据管理与应用和数据科学与大数据技术虽然都是关于大数据的应用，但它们在定义、应用领域、技能要求、研究方法和发展趋势等方面都存在明显的区别。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法和技术，以实现对大数据的有效管理和应用。
