大数据与计算机科学与技术是两个密切相关但又有所区别的领域。它们都涉及到数据处理和分析，但侧重点和应用范围有所不同。
1. 定义与目标：
- 大数据：指的是无法通过传统数据库和软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常具有海量、高速、多样和价值密度低的特点。大数据技术的目标是从这些数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策制定、业务优化和创新。
- 计算机科学与技术：是一门涵盖广泛的学科，包括计算机硬件、软件、网络、数据库、操作系统、人工智能等多个方面。计算机科学与技术的目标是开发高效、可靠、安全的技术解决方案，以满足各种计算需求。
2. 应用领域：
- 大数据：广泛应用于商业、医疗、金融、政府等领域，用于挖掘数据中的模式和趋势，预测未来事件，优化业务流程，提高决策质量等。例如，在零售业中，大数据分析可以帮助企业了解消费者行为，优化库存管理；在医疗领域，大数据分析可以辅助医生诊断疾病，提高治疗效果。
- 计算机科学与技术：应用范围广泛，包括但不限于软件开发、系统设计、网络安全、人工智能、物联网、云计算等。计算机科学与技术是现代科技发展的基础，为各行各业提供了技术支持。
3. 技能要求：
- 大数据：需要具备数据处理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等方面的技能。此外，还需要熟悉大数据平台（如Hadoop、Spark等）的使用，以及相关的编程语言（如Python、R等）。
- 计算机科学与技术：需要掌握计算机科学的基本理论和方法，如算法、数据结构、操作系统、计算机网络等。此外，还需要具备编程能力，熟悉至少一种编程语言，并了解软件开发的生命周期。
4. 发展趋势：
- 大数据：随着数据量的不断增长和数据类型的多样化，大数据技术也在不断发展。例如，分布式计算、流处理、实时分析等技术的应用越来越广泛。同时，大数据与人工智能、机器学习的结合也成为了热点，如通过深度学习对图像、语音等非结构化数据进行分析。
- 计算机科学与技术：随着技术的不断进步，计算机科学与技术也在不断发展。例如，云计算、物联网、区块链等新兴技术的发展为计算机科学与技术带来了新的机遇和挑战。同时，计算机科学与技术也在与其他领域的交叉融合中展现出强大的生命力。
总结来说，大数据与计算机科学与技术虽然在某些方面有交集，但它们关注的领域、目标和应用范围有所不同。大数据更侧重于数据的收集、存储、处理和分析，以提取有价值的信息；而计算机科学与技术则是一个更为宽泛的概念，涵盖了计算机科学的各个方面。
