大数据技术与数据科学之间存在着密切而复杂的关系，它们在现代数据驱动的环境中相辅相成，共同推动着数据分析和决策制定的前沿。

1. 定义上的区分：

大数据技术主要关注于处理和管理海量数据的能力，包括数据的存储、处理、分析和传输的技术。它解决的是如何高效地管理和分析大规模数据集的问题，涉及分布式计算、云计算平台、大数据框架（如Hadoop、Spark）以及数据仓库等技术。

数据科学则是一门综合性的学科，它利用统计学、数学、计算机科学等领域的知识，结合机器学习、数据挖掘等方法，来发现数据中的模式、预测未来趋势并提供决策支持。数据科学不仅关注数据处理，更侧重于从数据中提取知识和洞察力。

2. 相互依赖：

大数据技术为数据科学提供了基础设施，使得处理和分析大规模数据成为可能。没有高效的大数据技术，数据科学家难以处理PB级别的数据。

数据科学利用这些技术来实现数据的价值转化，通过算法和模型分析大数据，从而解决实际问题，比如市场预测、疾病诊断、个性化推荐等。

3. 技能集的交集与差异：

数据科学家需要具备一定的编程能力、统计学知识和机器学习技能，同时也需要理解业务逻辑，以便将数据转化为业务洞察。

大数据工程师则更专注于系统设计、数据架构和优化数据处理流程，他们可能不需要像数据科学家那样深入理解统计模型，但必须精通数据存储和处理技术。

4. 教育与专业设置：

在教育领域，数据科学与大数据技术可能被归入不同的学院，如数学科学学院或计算机科学学院，反映出它们既有的数学基础和计算机技术的融合。

课程设置上，两者都会涵盖数学分析、概率论、统计学、计算机科学基础，但数据科学会更强调数据分析、机器学习等课程，而大数据技术则更侧重于分布式系统、大数据平台技术的学习。

大数据技术与数据科学的关系

5. 发展趋势：

随着技术的发展，这两者之间的界限逐渐模糊，数据科学家需要了解大数据技术以优化数据处理流程，而大数据工程师也需要掌握一定的数据分析技能来更好地设计系统。

大数据技术与数据科学是现代数据处理的两个核心方面，大数据技术为数据科学提供了必要的工具和平台，而数据科学则利用这些工具来解决实际问题，两者共同构成了数据驱动决策的核心。