基于大数据的软件缺陷分析和预测

那些对软件质量严格要求的行业,比如银行、财务、通信,因它们知道单是靠最终的系统测试无法把潜在的缺陷找出来,所以都愿意花费大量精力,找很有经验的程序员去做代码评审来找缺陷,。
从2000年开始,学术界对缺陷的预测已经做了非常多的研究,一直收集产品发布的不同历史,包括缺陷历史、变更历史、代码本身。通过数据分析,可以找出在新版本里面容易出错的地方,经过多年研究,这种预测的成功率越来越高。如果公司可以系统收集产品开发的历史经验,完全可以预测新版本错误在哪里。
如果公司是对软件质量要求很高的相关行业,以下系列课程对公司或个人发展都很有帮助。
这一系列课程先从统计、度量开始,介绍如何利用常用工具,帮公司建立可以长期操作的度量系统,不断去搜集过去历史的产品开发经验,然后做出一些公司特殊的基线和预测模型,帮助产品质量跳跃地提高。
我们一系列总共有3个课程,每个课程为2天,从最基础的统计、度量与分析开始,到最后利用一些大数据,Data mining的技巧,对一些实例做分析研究。
课程特点:
课程以实战为主理论为辅。提供足够的参考资料给学员在课前后研究。学员通过学习后也可以掌握一些立马可以在公司里推行的开源工具、程序和技巧。
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作者:EdmondSung 

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