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。