数据科学与大数据技术是一门跨学科的领域，它结合了计算机科学、数学、统计学和业务分析等多个领域的知识。这个大类通常被归类在计算机科学与工程领域，但也可以被视为一个独立的学科。
数据科学与大数据技术的主要目标是通过收集、存储、处理和分析大量数据来提取有价值的信息，以帮助企业做出更好的决策。这包括使用各种数据分析工具和技术，如机器学习、人工智能、预测分析和可视化等。
数据科学与大数据技术的核心在于处理和分析大规模的数据集。这通常涉及到数据的预处理，包括清洗、转换和规范化；特征工程，以选择对模型性能有影响的特征；以及模型训练，使用算法（如线性回归、逻辑回归、随机森林等）来预测或分类数据。
此外，数据科学与大数据技术还包括了一系列的工具和技术，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库、数据仓库和数据湖等。这些工具和技术使数据科学家能够有效地存储、管理和分析大量数据。
总的来说，数据科学与大数据技术是一门高度综合的领域，它需要广泛的知识和技能。对于想要在这个领域发展的专业人士来说，除了具备扎实的计算机科学基础外，还需要对统计学、机器学习、人工智能等领域有一定的了解。
