大数据科学与大数据技术是两个密切相关但又有区别的概念。大数据科学主要关注如何从海量数据中提取有价值的信息，而大数据技术则侧重于实现这些信息提取的过程。
在实验方面，大数据科学和大数据技术都有丰富的实验资源。例如，斯坦福大学提供了一门名为“Big Data”的课程，其中包含了许多关于大数据科学和大数据技术的实验。此外，Google的BigQuery也是一个非常好的实验平台，它允许用户在云端进行大规模的数据分析和处理。
在实验室环境中，有许多公司和研究机构提供了大数据相关的实验平台。例如，IBM的Cloudera提供了一套完整的大数据生态系统，包括Hadoop、Spark等工具，以及用于数据分析的Tableau等可视化工具。此外，还有像Apache Spark这样的开源项目，提供了一种快速、通用的大数据处理框架。
在学术界，许多大学和研究机构也提供了丰富的大数据实验资源。例如，斯坦福大学的CS231n课程就包含了许多关于大数据的实验，如使用Hadoop进行大规模数据处理、使用Spark进行机器学习等。此外，MIT的CS51B课程也包含了许多关于大数据的实验，如使用Hadoop进行文本分析、使用Spark进行图像处理等。
总的来说，无论是在学术界还是工业界，都有很多关于大数据的实验资源可供学习和实践。通过参与这些实验，可以更好地理解大数据的原理和技术，提高自己的技能水平。
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