Отрывок: Таким образом, требуется время, чтобы понять архитектуру программного обеспечения;  сложный UX/UI. Элементы интерфейса JIRA не всегда интуитивно понятны. Это может усложнять работу с системой для пользователя;  требование наличия навыков DevOps, знания Scrum, уметь строить спринт для создания структуры работы;  отсутствие возможности управления календарем;  высокая стоимость, которая составляет для команды до 10 человек 10 долларов США в месяц, до 100 человек - 7 долла...
Название : Исследование методов и программных средств прогнозирования сроков завершения проектов разработки программного обеспечения
Авторы/Редакторы : Мальчикова В. А.
Солдатова О. П.
Астапова О. Г.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2024
Издательство : Изд-во Самар. ун-та
Библиографическое описание : Мальчикова, В. А. Исследование методов и программных средств прогнозирования сроков завершения проектов разработки программного обеспечения : вып. квалификац. работа по направленнию подгот. Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологиии" / В. А. Мальчикова ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер О. Г. Астапова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; Ин-т информ. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - 1 файл (1,63 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Загл. с титул. экрана
Произведен анализ предметной области классификация задач по сложности и прогнозирование сроков завершения проектов разработки программного обеспечения, в результате которой выделены связи между объектами предметной области, так же были проанализированы системы-аналоги с похожими функциями. Описаны термины и методологии, используемые в системе.По методологии UML разработана информационно-логическая модель. Создана ER-модель базы данных. Разработаны диаграмма вариантов использования и диаграмма классов. Составлены таблицы исключительных ситуаций в системе, возникающих в процессе работы. Разработана база данных на основе предметной области «Управление разработкой программного обеспечения». Разработан набор данных для обучения нейронной сети Кохонена. Была обучена нейронная сеть для классификации и последующего предсказания окончания цикла разработки.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-metodov-i-programmnyh-sredstv-prognozirovaniya-srokov-zaversheniya-proektov-razrabotki-programmnogo-obespecheniya-108672
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20240209163031
Ключевые слова: база данных
задачи
информационный сервис
МЕНЕДЖЕРЫ ЗАДАЧ
нейрон
нейронная сеть Кохонена
планирование
программное обеспечение
спринт
ТАСК ТРЕКЕР
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Мальчикова_Вероника_Александровна_Исследование_методов_программных.pdf1.67 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.