数据科学和数据工程是数据领域中两个不同的方向，它们的主要区别在于解决的问题和所需技能的不同。下面详细讲解它们的区别。

数据科学

数据科学是一门学科，旨在帮助人们从数据中获取知识和洞察，并从中制定业务策略。数据科学家通常是分析数据的专家，他们需要使用多种技能，如数学、统计学、机器学习和编程。

数据科学家通过收集、清理和分析数据，从中发现规律和趋势，并在此基础上得出结论和预测。他们需要具备深入的数据分析技能，以便从数据中提取有用的信息。例如，他们可能需要使用Python或R这样的语言和庫来处理大规模的数据，或者使用可视化工具来呈现数据和结果。

在实际中，数据科学家使用他们的技能来识别业务问题，创建数据模型，为潜在的解决方案提供数据支持，并与利益相关者合作推动业务变革。

例如，考虑一个在线零售商，他们的目标是提高销售。数据科学家可能会收集用户的历史购买数据（比如历史订单、购买产品的数量和类型、购买时的时间等）以及在线浏览行为数据（比如访问次数、停留时间、访问网页等）。通过分析这些数据，他们可以制定新的营销策略，例如个性化的产品推荐或购买前向用户提供优惠券。

数据工程

数据工程是数据科学的补充，它处理数据的收集、存储和转换。数据工程师通常是开发数据处理系统和基础设施的专家，他们使用技能集，如软件工程、数据库管理和计算机网络，来构建能够处理大规模数据的系统。

数据工程师需要设计和维护可扩展的数据处理架构，并确保数据的安全。他们使用各种工具和技术，例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，以协助数据科学家和业务用户获取数据并执行分析。

例如，一个大型组织可能有数百万个客户，每个客户可能有着多个不同的数据点。数据工程师需要构建能够接受、存储和处理这些数据的系统。他们可能会使用Hadoop等的工具来处理具有较高容错性的大型数据集。这些大规模的数据集可以被送入机器学习模型中进行分析和预测。

在理想情况下，数据工程师和数据科学家应该紧密合作，以确保能够流畅地收集、存储和分析数据，以支持数据驱动的业务决策。

总之，数据科学和数据工程是数据领域内两个重要的分支，它们各自解决不同的问题，并需要不同的技能。数据科学更侧重于数据分析和模型构建，而数据工程则专注于数据流程中的工具和系统设计。因此，理解这两个概念的区别，对从事数据领域的人们具有非常重要的意义。