《Data Science And Engineering》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：2區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計算機：信息系統領域的國際期刊，由Springer Nature?出版，出版周期為4 issues per year。

《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。

《Data Science And Engineering》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為5.1，顯示出其在計算機：信息系統學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：43 / 249，百分位：82.9%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1，排名：19 / 143，百分位：87.1%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：72 / 251，百分位：71.51%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1，排名：24 / 143，百分位：83.57%；

《Data Science And Engineering》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 12 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：10.4，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發文量：33篇

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