Бакалавриат 2023/2024

Математические методы анализа процессов в программной инженерии

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 4-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Мицюк Алексей Александрович

Язык: русский

Кредиты: 10

Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

В процессе разработки современного программного обеспечения создается огромное количество различных событийных данных. Из таких данных также состоят журналы исполнения информационных и технических систем. Методы анализа процессов позволяют автоматически синтезировать модели систем, проводить анализ производительности, мониторинг систем, извлекать из событийных данных другую полезную для эксплуатации и разработки информацию. Данная дисциплина ознакомит студентов с методами анализа процессов, которые могут применяться для решения задач программной инженерии.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление студентов с методами интеллектуального анализа и моделирования процессов для того, чтобы они могли применять эти методы для решения задач программной инженерии.

Планируемые результаты обучения

• Уметь применять методы интеллектуального анализа и моделирования процессов для решения задач программной инженерии.

Содержание учебной дисциплины

• Интеллектуальный анализ и моделирование процессов.
• Событийные данные в информационных системах.
• Источники данных.
• Визуальная аналитика.
• Моделирование процессов в программной инженерии.
• Автоматический синтез моделей процессов.
• Оценка соответствия реального и модельного поведения системы.
• Оценка эффективности.
• Симуляция моделей процессов.
• Применение алгоритмов анализа процессов в задачах программной инженерии.

Элементы контроля

• А1
  активность на лекциях и семинарах в первом модуле
• А2
  активность на лекциях и семинарах во втором модуле
• А3
  активность на лекциях и семинарах в третьем модуле
• Д1
  домашнее задание №1
• Д2
  домашнее задание №2
• Д3
  домашнее задание №3
• Э
  итоговый экзамен по дисциплине в устном формате

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 1 модуль
  0.4 * А1 + 0.6 * Д1
• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  0.1 * А2 + 0.1 * А3 + 0.2 * Д2 + 0.2 * Д3 + 0.4 * Э

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Aalst, W. van der. (2016). Process Mining : Data Science in Action (Vol. Second edition). Heidelberg: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1203872
• Josep Carmona, Boudewijn van Dongen, Andreas Solti, & Matthias Weidlich. (2018). Conformance Checking : Relating Processes and Models (Vol. 1st ed. 2018). Springer.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Diogo R. Ferreira. (2017). A Primer on Process Mining : Practical Skills with Python and Graphviz. Springer.

Авторы

• Петрухина Анастасия Сергеевна
• Мицюк Алексей Александрович