大数据技术与应用和数据科学与大数据技术虽然都涉及到数据处理和分析，但它们之间还是存在一些区别的。
首先，大数据技术与应用更侧重于数据的收集、存储、处理和分析，以及如何从海量数据中提取有价值的信息。它关注的是如何利用大数据技术来解决实际问题，例如在金融、医疗、交通等领域的应用。而数据科学与大数据技术则更侧重于数据的挖掘和分析，通过机器学习、人工智能等方法，从数据中发现规律、预测趋势，为决策提供支持。
其次，大数据技术与应用通常需要具备一定的编程能力，如Python、Java等编程语言，以及相关的数据分析工具，如Hadoop、Spark等。而数据科学与大数据技术则需要具备较强的数学和统计学背景，以及对机器学习、深度学习等算法的理解。
此外，大数据技术与应用更注重数据的实时性和准确性，要求在处理过程中尽量减少对数据的影响，保证数据的安全性和可靠性。而数据科学与大数据技术则更注重数据的质量和价值，要求在处理过程中尽可能地提高数据的准确性和可用性。
总的来说，大数据技术与应用和数据科学与大数据技术虽然都是关于数据处理和分析的技术，但它们的侧重点和应用场景有所不同。大数据技术与应用更侧重于数据的实际应用，而数据科学与大数据技术则更侧重于数据的深度挖掘和分析。
