《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計算機科學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Data Science And Engineering》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Data Science And Engineering》雜志年發文量為：33篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Data Science And Engineering》雜志在中科院的分區為2區，而在JCR的分區為Q1。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Data Science And Engineering》雜志IF影響因子為：5.1。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Data Science And Engineering》雜志簡介

中文簡稱：數據科學與工程
國際標準簡稱：Data Science And Engineering
出版商：Springer Nature
出版周期：4 issues per year
出版地區：Germany
ISSN：2364-1185
ESSN：2364-1541
研究方向：Engineering - Computational Mechanics

《數據科學與工程》（DSE）雜志響應了信息技術發展重點從 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、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、專業人士和行業從業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。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化。 (h) 數據密集型計算的硬件系統和軟件系統，(i) 數據安全、隱私和信任，以及(j) 大數據的新應用。

在中科院分區表中，大類學科為計算機科學2區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統2區。

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