《Data Science And Engineering》杂志目前处于几区？

《Data Science And Engineering》杂志在中科院分区中的情况如下：大类学科：计算机科学， 分区：2区； 小类学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机：信息系统， 分区：2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力，对科研人员和学术机构具有重要的参考价值，具体如下：

对SCI期刊的评价：中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级，为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高，说明该期刊在学科内的学术影响力越大，发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估：科研人员发表的论文所在的中科院分区，可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配：中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时，会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时，会参考中科院分区，以提高论文被接受的可能性，并增加研究成果的影响力。

《Data Science And Engineering》杂志是一本专注于计算机：信息系统领域的国际期刊，由Springer Nature 出版，出版周期为4 issues per year。

《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。

《Data Science And Engineering》杂志学术影响力具体如下：

在学术影响力方面，IF影响因子为5.1，显示出其在计算机：信息系统学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区：Q1

按JIF指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中为Q1，排名：43 / 249，百分位：82.9%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中为Q1，排名：19 / 143，百分位：87.1%；

按JCI指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中为Q2，排名：72 / 251，百分位：71.51%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中为Q1，排名：24 / 143，百分位：83.57%；

《Data Science And Engineering》杂志的审稿周期预计为：平均审稿速度 12 Weeks ，投稿需满足English撰写，期刊注重原创性与学术严谨性，明确拒绝抄袭或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据：

CiteScore分区（数据版本：2024年最新版）：10.4，进一步证明了其学术贡献和影响力。

年发文量：33篇

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