数据科学与大数据技术是工学和理学的结合，属于交叉学科。
数据科学与大数据技术是一门新兴的学科，它涉及到计算机科学、统计学、数学等多个领域。数据科学与大数据技术的主要目标是从大量的数据中提取有价值的信息，以帮助企业做出更好的决策。这需要对数据进行收集、处理、分析和可视化等操作，以便更好地理解和利用数据。
数据科学与大数据技术的研究和应用范围非常广泛，包括金融、医疗、零售、交通、政府等多个领域。例如，在金融领域，数据科学家可以通过分析大量的交易数据来预测市场趋势，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。在医疗领域，数据科学家可以通过分析患者的病历数据来发现疾病的模式，从而帮助医生制定更有效的治疗方案。
数据科学与大数据技术的主要研究领域包括数据采集与预处理、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能、数据可视化与报告等。这些研究领域都需要运用到多种数学模型和方法，如回归分析、聚类分析、分类算法、神经网络等。
数据科学与大数据技术的学习过程涉及多个学科的知识，包括计算机科学、统计学、数学、经济学等。学生在学习过程中需要掌握编程技能，如Python、R、Java等，以及数据分析工具，如Excel、Tableau、Power BI等。此外，学生还需要具备良好的逻辑思维能力和解决问题的能力，以便能够有效地解决实际问题。
总之，数据科学与大数据技术是一门综合性很强的学科，它融合了工学和理学的知识，旨在培养具有数据分析和处理能力的专业人才。随着大数据时代的到来，数据科学与大数据技术的重要性日益凸显，成为各行各业不可或缺的重要工具。
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