第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。
数据科学和数据分析专业：大数据时代，数据科学和数据分析专业的需求正在迅速增长。无论是企业还是政府，都需要专业的数据科学家和分析师来帮助他们理解和利用大量的数据。 可再生能源和绿色能源专业：随着全球气候变化问题的日益严重，可再生能源和绿色能源专业的需求正在迅速增长。
数据科学与大数据技术和大数据管理与应用之间的主要区别在于，前者更侧重于技术和算法的开发与应用，而后者则强调对大数据的管理策略和实际业务应用。数据科学与大数据技术，这一领域深入到大数据处理的底层技术细节。
简言之，一个偏理论，一个偏应用。数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。
关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。
1、大数据专业究竟学什么？揭秘其核心课程与就业前景 对于对大数据充满好奇的你来说，大数据专业究竟涉及哪些核心课程？又将走向怎样的就业前景呢？让我们一起来深入了解一下。
2、③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。考研方向 该专业学生可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
3、大数据专业的学习内容广泛，主要包括以下几个方面： 数据采集与预处理：研究如何从不同来源收集数据，并对数据进行清洗和整理，以确保数据的质量和可用性。 数据存储与管理：涉及大数据的存储技术，如分布式文件系统、数据库等，以保证数据的安全和高效访问。
1、大数据开发工程师可以从事以下岗位： 大数据工程师：负责搭建大数据平台、开发和优化数据处理系统和数据仓库。 数据架构师：负责设计和管理企业的数据架构，确保数据在系统中的完整性和一致性。 数据仓库架构师：负责设计和开发数据仓库，使商业智能系统从中获取可靠数据以支持业务决策。
2、大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
3、学习大数据后可以从事的工作有大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据产品经理、数据可视化工程师、数据算法工程师等。不同岗位对技能要求和工作内容不太一样，建议根据自己的实际情况选择适合自己的岗位。
4、数据分析师：负责收集、整理和分析大量数据，提供业务决策的见解和建议。 数据工程师：开发和维护大数据平台，构建数据存储和处理系统，确保数据流的效率。 数据科学家：运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从大数据中发掘数据模式和趋势，为业务决策提供预测和建议。
5、hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。数据分析师 不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。