要提升在《Data Science And Engineering》雜志上的發表速度，可以從以下幾個方面著手：

1、了解期刊特點與要求

熟悉期刊定位、研讀投稿指南。

2、優化稿件質量

精心準備論文：在投稿前，確保論文結構清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。

摘要與關鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內容和創新點。

數據完整準確：確保研究數據完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學性。

3、積極溝通與合作

與編輯保持溝通、及時回應審稿意見、推薦審稿人。

4、選擇投稿時機

避開投稿高峰期、關注期刊動態。

5、利用專業服務

語言潤色服務：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業的語言潤色服務來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準確清晰。

《Data Science And Engineering》雜志ISSN號：2364-1185，E-ISSN號：2364-1541，國際標準簡稱為Data Science And Engineering，中文名稱為：《數據科學與工程》。

該雜志由Springer Nature出版，出版語言為English，出版地區為Germany，出版周期為4 issues per year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統領域的SCI學術期刊，被國際權威數據庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。

《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。

該雜志在中科院分區表中，大類學科“計算機科學”為2區，小類學科“COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS”為2區；在JCR分區等級為Q1。其影響因子為5.1。

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