◇ 担当教員 : |
松本 健一(Kenichi Matsumoto / まつもと けんいち)、 石尾 隆(Takashi Ishio / いしお たかし)、 伊原 彰紀(Akinori Ihara / いはら あきのり)、 畑 秀明(Hideaki Hata / はた ひであき) |
◇ 単位数 :1単位 |
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◇ 選択・必修 :必修 |
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◇ 講義室 : |
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◇ 講義スタイル :演習/非公開 |
◇ 授業目的 : |
ソフトウェアとその開発・利用過程を対象とした分析技術の基礎の習得を目指す.
The purpose of this lecture is to obtain basic analysis techniques in software development datasets. |
◇ 授業内容 : |
最新の分析技術および分析ツールについて解説し,それら技術・ツールを,オープンソースソフトウェア等の開発データに適用する演習を課す.具体的な演習テーマは次のとおり.
Learn tools and techniques in empirical software engineering by applying them to actual software development datasets.
■統計分析(検定,相関係数,平行座標プロットなど),重回帰分析の基礎 ■統計解析ツールRを用いたソフトウェア開発データ分析技術 ■版管理システムGitのしくみとリポジトリマイニング
■ Statistics ■ Data mining with R ■ Basics of Git and Mining Software Repositories |
◇ 教科書 : |
特になし.
If needed, supplemental materials will be provided. |
◇ 参考書 : |
奥野忠一,久米均,芳賀敏郎,吉澤正,多変量解析法(改訂版),日科技連,1981. 濱野純,入門Git,秀和システム,2009.
Scott Chacon and Ben Straub, Pro Git (2nd ed.), Apress, 2014. |
◇ 履修条件 : |
プログラミング手法、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語、OSなどに関する基礎知識を有することが望ましいが、必須ではない。
There is no requirement. Basic knowledge of computer science is desirable. |
◇ 成績評価 : |
提出レポート(100%)によって行う.
Final exercises 100%. |
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