《Data Science And Engineering》出版語言：English，具體論文語言需根據相關征稿要求而定，可聯(lián)系雜志社或在線客服。

該雜志是一本由Springer Nature出版的國際知名學術期刊，出版語言：English，專注于Engineering-Computational Mechanics領域，重點介紹Engineering-Computational Mechanics的最新關鍵主題。每篇文章都是對該主題的最新、完整的總結，方便尚未深入研究的人閱讀。

《數據科學與工程》（DSE）雜志響應了信息技術發(fā)展重點從 CPU 密集型計算到數據密集型計算的顯著變化，其中數據（尤其是大數據）的有效應用變得至關重要。新興學科數據科學與工程是一門跨學科領域，整合了計算機科學、統(tǒng)計學、信息科學和其他領域的理論和方法，專注于數據收集和管理、數據集成和關聯(lián)、從海量數據集中提取信息和知識以及在不同應用領域使用數據的高效技術和系統(tǒng)的基礎和工程。DSE 專注于理論背景和先進的工程方法，旨在為研究人員、專業(yè)人士和行業(yè)從業(yè)者提供一個主要論壇，分享他們在這個快速增長領域的知識。

它深入報道了數據科學和數據工程密切相關領域的最新進展。更具體地說，DSE 涵蓋四個領域：（i）數據本身，即數據（尤其是大數據）的性質和質量；（ii）從數據（尤其是大數據）中提取信息的原理； (iii) 數據密集型計算背后的理論；(iv) 用于分析和管理大數據的技術和系統(tǒng)。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于：(a) 數據的性質和質量；(b) 數據密集型計算的計算復雜性；(c) 用于解決大數據輸入問題的算法的設計和分析的新方法；(d) 從互聯(lián)網和傳感設備或傳感器網絡收集的數據的收集和集成；(e) 大數據的表示、建模和可視化；(f) 大數據的存儲、傳輸和管理；(g) 數據密集型計算的方法和算法，如大數據挖掘、大數據在線分析處理、基于大數據的機器學習、基于大數據的決策、大數據統(tǒng)計計算、大數據圖論計算、大數據線性代數計算以及基于大數據的優(yōu)化。 (h) 數據密集型計算的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，(i) 數據安全、隱私和信任，以及(j) 大數據的新應用。

此外，關于《Data Science And Engineering》的數據統(tǒng)計如下：

（1）JCR分區(qū)信息：按JIF指標學科分區(qū)：Q1，按JCI指標學科分區(qū)：Q2

（2）Cite Score（2024年最新版）

（3）在中科院分區(qū)表中，大類學科中計算機科學為：2區(qū)，小類學科中COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMSEngineering-Computational Mechanics：2區(qū)

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