Научно-исследовательский семинар «Методы анализа данных в программной инженерии»

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Когда читается: 3-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Мицюк Алексей Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В последние годы активно развиваются методы интеллектуального анализа данных, которые применяются в самых разных областях науки и техники. В рамках данного НИСа студенты 3 курса бакалавриата по направлению 09.03.04 «Программная инженерия» ознакомятся с современными успехами по применению методов анализа данных к различным артефактам, составляющим программный продукт, а также используемым в ходе проектирования, разработки и эксплуатации программных систем. Кроме того, будут изучены методы анализа отладочных и других событийных данных, производимых функционирующими программными системами.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов представление о том, как и какие методы интеллектуального анализа данных применяются в современной практике программной инженерии, для решения каких задач программному инженеру стоит обратиться к области анализа данных.

Планируемые результаты обучения

Знать области приложения методов анализа данных в современной программной инженерии
Уметь определить, что для решения задачи разумно использовать тот или иной метод анализа данных
Уметь сформулировать и формализовать задачу в виде, пригодном для применения методов анализа данных
Иметь навыки работы с литературой и ведения самостоятельных исследований
Иметь опыт и навыки публичного представления исследовательской работы

Содержание учебной дисциплины

1. Методы Data Mining в практике программной инженерии
1.1. Автоматический анализ исходного кода 1.2. Интеллектуальный анализ репозиториев (Repository Mining) 1.3. Выявление заимствований и клонов в репозиториях 1.4. Методы анализа естественного языка для автоматизации управления требованиями 1.5. Автоматическое выявление кода «с душком» (Code Smell Detection)
2. Методы Process Mining в практике программной инженерии
2.1. Анализ трассировок программ 2.2. Сбор журналов событий и мониторинг распределенных систем 2.3. Анализ журналов событий распределенных систем 2.4. Выявление компонентов программ, шаблонов и анти-шаблонов по трассировкам программ
3. Методы искусственного интеллекта и машинного обучения в практике программной инженерии
3.1. Автоматизация рефакторинга исходного кода 3.2. Автоматическая генерация исходного кода 3.3. Поиск вероятных ошибок в исходном коде 3.4. Умные, адаптивные и самоконфигурирующиеся информационные системы
4. Визуализация структуры и поведения программного обеспечения

Элементы контроля

Доклад на семинаре
Разбор публикации из предлагаемого списка, выступление с докладом по итогу разбора.
Активность на занятиях
Участие в обсуждении, вопросы докладчику, мини-тесты, другие виды работы на занятиях

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.4 * Активность на занятиях + 0.6 * Доклад на семинаре

Программа дисциплины