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Data Science And Engineering

Data Science And Engineering

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  • 出版国家或地区:Germany
  • ISSN:2364-1185
  • ESSN:2364-1541
  • 研究方向:Engineering - Computational Mechanics
  • 语言:English
  • 创刊时间:暂无数据
  • 期刊收录:SCIE
  • 出版周期:4 issues per year
期刊简介 分区信息 Cite Score 期刊建议 期刊指数

期刊简介

The journal of Data Science and Engineering (DSE) responds to the remarkable change in the focus of information technology development from CPU-intensive computation to data-intensive computation, where the effective application of data, especially big data, becomes vital. The emerging discipline data science and engineering, an interdisciplinary field integrating theories and methods from computer science, statistics, information science, and other fields, focuses on the foundations and engineering of efficient and effective techniques and systems for data collection and management, for data integration and correlation, for information and knowledge extraction from massive data sets, and for data use in different application domains. Focusing on the theoretical background and advanced engineering approaches, DSE aims to offer a prime forum for researchers, professionals, and industrial practitioners to share their knowledge in this rapidly growing area.

It provides in-depth coverage of the latest advances in the closely related fields of data science and data engineering. More specifically, DSE covers four areas: (i) the data itself, i.e., the nature and quality of the data, especially big data; (ii) the principles of information extraction from data, especially big data; (iii) the theory behind data-intensive computing; and (iv) the techniques and systems used to analyze and manage big data. DSE welcomes papers that explore the above subjects. Specific topics include, but are not limited to: (a) the nature and quality of data, (b) the computational complexity of data-intensive computing,(c) new methods for the design and analysis of the algorithms for solving problems with big data input,(d) collection and integration of data collected from internet and sensing devises or sensor networks, (e) representation, modeling, and visualization of  big data,(f)  storage, transmission, and management of big data,(g) methods and algorithms of  data intensive computing, such asmining big data,online analysis processing of big data,big data-based machine learning, big data based decision-making, statistical computation of big data, graph-theoretic computation of big data, linear algebraic computation of big data, and  big data-based optimization. (h) hardware systems and software systems for data-intensive computing, (i) data security, privacy, and trust, and(j) novel applications of big data.

《Data Science And Engineering》是一本由Springer Nature出版商出版的专业计算机科学期刊,刊期4 issues per year,该刊已被国际权威数据库SCIE收录。在中科院最新升级版分区表中,该刊分区信息为大类学科:计算机科学2区,小类学科:计算机:信息系统 2区;计算机:理论方法 2区;在JCR(Journal Citation Reports)分区等级为Q1。该刊发文范围涵盖COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS等领域,旨在及时、准确、全面地报道国内外COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS工作者在该领域取得的最新研究成果、工作进展及学术动态、技术革新等,促进学术交流,鼓励学术创新。2023年影响因子为5.1,平均审稿速度 12 Weeks 。

分区信息

中科院分区(当前数据版本:2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 2区 2区

名词释义:中科院分区是中国科学院国家科学图书馆制定,中科院分区目前分为基础版和升级版(试行),基础版先将JCR中所有期刊分为13大类学科,每个学科分类按照期刊的3年平均影响因子高低,分为4四个区;升级版将期刊分为18个大类学科,涵盖数学、物理与天体物理、化学、材料科学、地球科学等大类学科;升级版设计了“期刊超越指数”取代影响因子指标。期刊超越指数即本刊论文的被引频次高于相同主题、相同文献类型的其它期刊的概率。

JCR分区(当前数据版本:2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 43 / 249

82.9%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 19 / 143

87.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 72 / 251

71.51%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 24 / 143

83.57%

名词释义:JCR(Journal Citation Reports)由科睿唯安公司(前身为汤森路透)开发,JCR分区将期刊分为176个学科。该排名根据当年不同学科的影响因子,分为Q1、Q2、Q3、Q4四个区域。 Q1代表不同学科进行分类可以影响细胞因子前25%的期刊,以此作为类推,Q2是前25%-50%的期刊,Q3是前50%-75%的期刊,Q4是后期75%的期刊。

Cite Score 数值(2024年最新版)

Cite Score 排名

CiteScore SJR SNIP 学科类别 分区 排名 百分位
10.4 1.836 3.246 大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 92 / 817

88%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 49 / 407

88%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 51 / 394

87%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 58 / 350

83%

名词释义:CiteScore 是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标,其作用是测量期刊的篇均影响力。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年 (含计算年度) 的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数,文献类型包括:文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文,社论勘误表、信件、说明和简短调查等非同行评议的文献类型均不包含在内。

期刊建议

1、Data Science And Engineering期刊在行业领域中学术影响力较大,专业度认可很高,审稿周期相对较长,是很不错的SCI期刊,如果您的文章质量很高,建议您关注。研究方向为Engineering - Computational Mechanics,建议您投递与此行业相关的稿件,以兔被拒稿耽误您的时间。建议稿件控制10页以上,4600单词字数以上(未翻译中文字数8600字数以上);文章撰写语言为英语;(单栏格式,单倍行距,内容10号字体,文章内容包含:题目,所有作者姓名、最高学位,作者单位(精确到部门),通信作者邮箱,摘要,关键词,内容,总结,项目基金,参考文献,所有作者相片+简介)。

2、该期刊近年没有被列入国际期刊预警名单(2021年12月发布的2021版),广大学者可以放心选择。鼓励提交以前未发表的文章,禁止一稿多投;拒绝抄袭、机械性的稿件;平均审稿速度 12 Weeks 。

3、稿件重复率控制10%以内,论文务必保证原创性、图标、公式、引文等要素齐备,已发表或引用过度的文章将不会被出版和检索。

4、稿件必须有较好的英语表达水平,有图,有表,有公式,有数据或设计,有算法(方案,模型),实验,仿真等。

5、参考文献控制25条以上,参考文献引用一半以上控制在近5年以内;图表分辨率必须达到300dpi;参考文献与文献综述能反映国际研究前沿。

6、若您想联系Data Science And Engineering出版商,请根据该地址联系:。

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期刊指数

影响因子 h-index Gold OA文章占比 研究类文章占比 OA开放访问 平均审稿速度
5.1 -- 100.00% 90.91% 开放 12 Weeks

IF值(影响因子)趋势图

中科院JCR分区趋势图

引文指标和发文量趋势图

自引数据趋势图

名词释义:影响因子 简称IF,是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份(JCR year)中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。

热门期刊

中科院同小类学科热门期刊 影响因子 中科院分区 浏览次数
Computer-aided Design 3 3区 7108
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Journal Of Functional Programming 1.1 3区 2590
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Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology 7.2 4区 1981
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Physical Communication 2 4区 1694
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Entertainment Computing 2.8 3区 1199

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