数据科学与大数据分析之间的联系和区别是什么？

数据科学是一个跨学科的领域，它结合了统计学、计算机编程和数据可视化技术来从大量复杂的数据中提取有价值的信息。这些信息可以以易于理解的形式呈现给决策者或业务负责人，帮助他们做出更明智的决策并优化业务流程。
数据分析是数据科学的子集之一,指对数据进行理解和解释的过程.数据分析的目的是发现隐藏在其中的规律或者趋势等.这通常涉及清洗和处理原始数据（比如去除异常值)、进行统计分析(计算平均值和标准差)以及生成直观的图表来帮助用户更好地了解所处理的数据。
总的来说，两者之间的关联在于它们都使用数据处理和分析工具来解决现实世界中的问题；而差异则体现在它们的关注点上——前者强调利用技术和算法从海量的、多样化的数据中获得洞察力和知识，后者更注重数据的实际应用以及对现有数据的深入挖掘和理解。