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Data science for software engineering in EIS
Tesi esterna in azienda
Parole chiave DATA ANALYTICS, SOFTWARE ENGINEERING
Riferimenti MAURIZIO MORISIO
Gruppi di ricerca GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG
Tipo tesi EXPERIMENTAL/MODELLING
Descrizione Il lavoro di tesi consiste nell'analizzare i dati provenienti dal processo di sviluppo software di una importante azienda di produzione del software. I dati disponibili sono commit di versioni software, release, difetti e relative cause, requisiti e relativa documentazione, risorse umane coinvolte, tempi e costi.
Gli obbiettivi sono due:
-costruire modelli esplicativi e predittivi di difettosità (quali difetti vengono inseriti con più frequenza e quali ne sono le cause)
-costruire modelli esplicativi e predittivi di tempi di sviluppo (quali fattori spiegano e predicono i tempi di sviluppo o manutenzione di un applicativo software)
In una prima fase vengono costruiti connettori per la raccolta dei dati grezzi da una grande varietà di strumenti e piattaforme di sviluppo. In seguito vengono costruiti modelli aggregati dei dati per permetterne la fusione e sintesi.
Infine vengono costruiti e testati vari modelli (basati su machine learning e deep learning) esplicativi e predittivi.
In ultimo i modelli vengono applicati a progetti di sviluppo correnti.
Data la mole del lavoro sono previste due tesi, una sulla difettosità, una sui modelli di previsione tempi e costi.
Conoscenze richieste software engineering, data analysis techniques, Python, R, Java
Scadenza validita proposta 24/04/2020
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