http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Comment on "50 Years of Data Science"
Peng, Roger D. AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.767-767
Comment on “50 Years of Data Science”
Peng, Roger D. AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.767-767
Discussion of "50 Years of Data Science"
Holmes, Susan; Josse, Julie AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.768-769
Discussion of “50 Years of Data Science”
Holmes, Susan; Josse, Julie AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.768-769
Hicks, Stephanie AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.770-771
Teaching Data Science in a Statistical Curriculum: Can We Teach More by Teaching Less?
Zheng, Tian AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.772-774
All of This Has Happened Before. All of This Will Happen Again: Data Science
Hofmann, Heike; VanderPlas, Susan AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.775-778
Focusing on the Needs: Experiences of Developing a Data Science Program
Majumder, Mahbubul; Cheng, Xiaoyue AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION 2017 p.779-780
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.