数据科学与工程

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期刊简介

《数据科学与工程》（DSE）杂志响应了信息技术发展重点从 CPU 密集型计算到数据密集型计算的显著变化，其中数据（尤其是大数据）的有效应用变得至关重要。新兴学科数据科学与工程是一门跨学科领域，整合了计算机科学、统计学、信息科学和其他领域的理论和方法，专注于数据收集和管理、数据集成和关联、从海量数据集中提取信息和知识以及在不同应用领域使用数据的高效技术和系统的基础和工程。DSE 专注于理论背景和先进的工程方法，旨在为研究人员、专业人士和行业从业者提供一个主要论坛，分享他们在这个快速增长领域的知识。

它深入报道了数据科学和数据工程密切相关领域的最新进展。更具体地说，DSE 涵盖四个领域：（i）数据本身，即数据（尤其是大数据）的性质和质量；（ii）从数据（尤其是大数据）中提取信息的原理； (iii) 数据密集型计算背后的理论；(iv) 用于分析和管理大数据的技术和系统。DSE 欢迎探讨上述主题的论文。具体主题包括但不限于：(a) 数据的性质和质量；(b) 数据密集型计算的计算复杂性；(c) 用于解决大数据输入问题的算法的设计和分析的新方法；(d) 从互联网和传感设备或传感器网络收集的数据的收集和集成；(e) 大数据的表示、建模和可视化；(f) 大数据的存储、传输和管理；(g) 数据密集型计算的方法和算法，如大数据挖掘、大数据在线分析处理、基于大数据的机器学习、基于大数据的决策、大数据统计计算、大数据图论计算、大数据线性代数计算以及基于大数据的优化。 (h) 数据密集型计算的硬件系统和软件系统，(i) 数据安全、隐私和信任，以及(j) 大数据的新应用。

数据科学与工程由Springer Nature出版社出版。其研究的主题领域包括但不限于Engineering-Computational Mechanics，是一本在计算机科学领域具有重要影响力的国际期刊。该期刊涵盖了计算机科学的多个子领域，旨在全面理解和解决计算机科学问题。

根据最新的数据，数据科学与工程的影响因子为5.1，CiteScore为10.4，SJR为1.836，SNIP为3.246，中科院分区为2区，这些指标均显示了该期刊在计算机科学领域的优秀地位。

该刊以English作为出版语言。对于English非母语的作者，期刊建议使用语言编辑服务，以确保文稿的语法和拼写错误得到纠正，并符合科学English的标准。如果想实现快速顺利的投稿发表，建议您联系本站的客服团队，将为您提供专业的选刊建议，并在整个投稿过程中提供细致的指导。