國際簡稱:Data Science And Engineering 參考譯名:數(shù)據(jù)科學(xué)與工程
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》是一本計算機(jī)科學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果,并為計算機(jī)科學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進(jìn)計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認(rèn)可。
該期刊投稿重要關(guān)注點(diǎn):
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications | Q1 | 92 / 817 |
88% |
大類:Computer Science 小類:Software | Q1 | 49 / 407 |
88% |
大類:Computer Science 小類:Information Systems | Q1 | 51 / 394 |
87% |
大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence | Q1 | 58 / 350 |
83% |
CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ),針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) |
計算機(jī)科學(xué) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機(jī):信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機(jī):理論方法 | 2區(qū) 2區(qū) |
中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。
中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 43 / 249 |
82.9% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 19 / 143 |
87.1% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q2 | 72 / 251 |
71.51% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 24 / 143 |
83.57% |
JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨(dú)依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。
一般刊物只分省級、部級、核心,期刊本身是沒有幾類劃分的,具體是幾類或者幾級,您可以對照單位的分類文件確認(rèn)一下。Data Science And Engineering雜志是由Springer Nature出版的一本SCIE,可用于職稱評定。
大多數(shù)核心期刊我們都是可以提供咨詢服務(wù)的。目前核心期刊主要分為以下幾類:1.國內(nèi)核心:按照權(quán)威度排序,社科類:南大核心>南大擴(kuò)展>北大核心>科技核心 按照權(quán)威度排序。工科類:CSCD C庫>CSCD E庫(相當(dāng)于CSCD擴(kuò)展)>北大核心>科技核心。2.國外核心(全英文):按照權(quán)威度排序為:SSCI=SCI>EI>ISTP=CPCI。
為了確保您的職稱評定順利進(jìn)行,我們建議提前半年到一年開始準(zhǔn)備,這樣能夠保證有充足的時間來處理所有相關(guān)事宜。如果客戶需要加急服務(wù),我們會與雜志社進(jìn)行溝通,以確定是否可以提供加急服務(wù)。請注意,如果確認(rèn)可以加急,可能會收取一定的加急費(fèi)用。
期刊編輯會綜合考慮多個因素,如發(fā)表范圍、學(xué)術(shù)價值和原創(chuàng)性等,對稿件進(jìn)行綜合評估。盡管任何機(jī)構(gòu)均無法保證每篇稿件都會被發(fā)表,但我們可以用專業(yè)知識和豐富經(jīng)驗,協(xié)助您理解并遵循期刊的發(fā)表要求,從而提高您的稿件被發(fā)表的機(jī)率。
期刊發(fā)表的費(fèi)用因期刊不同而異。根據(jù)您的需求,我們會為您推薦性價比最高的期刊,并提供專業(yè)的期刊供您選擇。一般來說,只要符合職稱要求,大多數(shù)作者都會選擇性價比最高的期刊作為意向期刊進(jìn)行重點(diǎn)咨詢。我們會為您提供詳細(xì)的期刊信息和費(fèi)用說明,以確保您能夠做出明智的選擇。
一般來說,我們推薦的期刊和您的專業(yè)方向、文章情況都是匹配的,極少出現(xiàn)稿件被拒的情況。如果稿件被拒,期刊編輯會提供詳細(xì)的拒稿信和建議,以幫助您了解拒稿原因并改進(jìn)您的稿件。關(guān)于退款政策,具體情況可能因期刊不同而異,請您咨詢我們的工作人員以獲取詳細(xì)信息。
中科院 4區(qū) JCR Q2
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 2區(qū) JCR Q1
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 3區(qū) JCR Q1
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 2區(qū) JCR Q1
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 4區(qū) JCR Q3
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 4區(qū) JCR
大類:計算機(jī)科學(xué)
中科院 2區(qū) JCR Q1
中科院 3區(qū) JCR Q1
中科院 2區(qū) JCR Q1
中科院 1區(qū) JCR Q1
中科院 4區(qū) JCR Q1
中科院 4區(qū) JCR Q3
中科院 1區(qū) JCR Q1
中科院 3區(qū) JCR Q1