数据科学与大数据技术和大数据管理与应用在多个维度上存在显著差异：
首先，关注点上，大数据管理和应用侧重于整体的数据管理流程，关注点在于如何在实际场景中有效应用大数据技术，如数据治理和行业趋势分析。相比之下，数据科学与技术更关注底层技术的实现，例如数据清洗、存储和算法开发的细节。
其次，具体内容上，大数据应用专业倾向于在特定场景中研究和选择合适的算法，以及参数设置，例如在机器学习中的应用。而数据科学与技术专业则深入到算法的内部实现，探讨如何构建和优化这些技术的逻辑。
目标定位上，大数据应用的目标是通过技术手段实现数据驱动的智能化决策，其目的是扩展和提升传统信息化管理，推动人机智能融合。数据科学则追求从数据中提取有价值信息，是一个多学科的综合领域，涵盖了数学、统计、机器学习等多个方向，旨在支持深度洞察和决策。
在人才培养方面，大数据管理与应用专业关注的是培养能运用数据进行商业分析并进行智能化决策的综合型人才，注重理论基础和实际操作能力。而数据科学的培养则更侧重于跨学科知识的整合和创新思维的培养，旨在培养能在大数据环境中解决问题的高级人才。
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