Приходько Сергій Борисович
Постійний URI для цього зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Управління проектами і якістю програмних систем : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів(Одеса : Міжнародний гуманітарний університет, 2023) Приходько, Сергій Борисович; Григор’єва, Тетяна Ігорівна; Стрелковська, Ірина ВікторівнаМетодичні рекомендації з курсу «Управління проектами і якістю програмних систем» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для студентів факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету, які в магістратурі вивчають галузь знань - «Інформаційні технології». Вивчення дисципліни «Управління проектами і якістю програмних систем» сприятиме залученню здобувачів до науково-дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт. Вивчення дисципліни "Управління проектами і якістю програмних систем" допоможе студентам зрозуміти як обирати методологію розробки програмного забеспечення, шо найкраще відповідає потребам конкретного проекту, і як впроваджувати її в дію. Студенти дізнаються про методи тестування, метрики якості та принципи підвищення якості програмного забеспечення. Студенти зможуть ознайомитися з ключовими принципами управління проектами, такими як визначення цілей проекту, розробка графіків, управління ресурсами та командою, ризиками та звітністю. Вони зможуть навчитися створювати плани проекту, визначати завдання та виконувати їх.Документ Реінжинірінг та оптимізація програмних систем : методичні рекомендації для самостійної роботи здобувачів(Одеса : Міжнародний гуманітарний університет, 2023) Стрелковська, Ірина Вікторівна; Приходько, Сергій Борисович; Григор’єва, Тетяна ІгорівнаМетодичні рекомендації з курсу «Реінжинірінг та оптимізація програмних систем» розроблено відповідно до навчального плану, вони складаються з навчальної програми курсу, методичних рекомендацій з проведення практичних занять і завдань для самостійної роботи здобувачів, списку рекомендованої літератури. Матеріали призначено для студентів факультету кібербезпеки, програмної інженерії та комп’ютерних наук Міжнародного гуманітарного університету, які в магістратурі вивчають галузь знань - «Інформаційні технології». Вивчення дисципліни «Реінжинірінг та оптимізація програмних систем» допоможе студентам зрозуміти принципи та методи реінжинірінгу програмних систем, інструменти та технології, що використовуються для аналізу, оцінки та покращення програмних систем, процеси оптимізації програмних систем з метою підвищення їх продуктивності, швидкості та надійності, а також сприятиме залученню здобувачів до науково- дослідницької діяльності та підготовки ними публікацій, кваліфікаційних й інших наукових робіт.Документ Методичні рекомендації щодо підготовки звіту з наукового стажування за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення»(Миколаїв : НУК, 2021) Приходько, Сергій Борисович; Prykhodko, Serhii B.; Пухалевич, Андрій Володимирович; Макарова, Лідія МиколаївнаДані методичні рекомендації мають допомогти здобувачам у підготовці звіту з наукового стажування. Вони містять порядок викладання звіту, його структурні елементи та правила оформлення. Призначено для здобувачів шостого курсу спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення».Документ Методичні вказівки та завдання до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Математичне моделювання систем і процесів та методи оптимізації»(Миколаїв : НУК, 2020) Приходько, Сергій Борисович; Prykhodko, Serhii B.; Приходько, С. Б.; Приходько, Наталія Василівна; Макарова, Лідія Миколаївна; Пухалевич, Андрій ВолодимировичМетодичні вказівки призначені для студентів п’ятого курсу спеціальностей 121 «Інженерія програмного забезпечення» і 122 «Комп’ютерні науки», які вивчають дисципліну «Математичне моделювання систем і процесів та методи оптимізації». Також можуть бути корисними магістрам, аспірантам і усім тим, кому потрібно виконувати моделювання випадкових вели- чин і процесів та стохастичних систем, здійснювати оцінювання параметрів стохастичних систем із застосуванням методів оптимізації.Документ A Statistical Evaluation of The Depth of Inheritance Tree Metric for Open-Source Applications Developed in Java(2021) Приходько, Сергій Борисович; Prykhodko, Serhii B.; Приходько, С. Б.; Смикодуб, Тетяна Георгіївна; Smykodub, Tetiana H.; Приходько, Наталія Василівна; Prykhodko, Nataliia V.The Depth of Inheritance Tree (DIT) metric, along with other ones, is used for estimating some quality indicators of software systems, including open-source applications (apps). In cases involving multiple inheritances, at a class level, the DIT metric is the maximum length from the node to the root of the tree. At an application (app) level, this metric defines the corresponding average length per class. It is known, at a class level, a DIT value between 2 and 5 is good. At an app level, similar recommended values for the DIT metric are not known. To find the recommended values for the DIT mean of an app we have proposed to use the confidence and prediction intervals. A DIT mean value of an app from the confidence interval is good since this interval indicates how reliable the estimate is for the DIT mean values of all apps used for estimating the interval. A DIT mean value higher than an upper bound of prediction interval may indicate that some classes have a large number of the inheritance levels from the object hierarchy top. What constitutes greater app design complexity as more classes are involved. We have estimated the confidence and prediction intervals of the DIT mean using normalizing transformations for the data sample from 101 open-source apps developed in Java hosted on GitHub for the 0.05 significance level.Документ A statistical estimation of the coupling between object metric for open-source apps developed in Java(2022) Приходько, Сергій Борисович; Prykhodko, Serhii B.; Приходько, С. Б.; Prykhodko, Kateryna S.; Смикодуб, Тетяна Георгіївна; Smykodub, Tetiana H.; Приходько, Катерина СергіївнаThe coupling between objects along with other metrics, is used for evaluating the faults, vulnerabilities, and other quality indicators in software systems, including open-source ones. It is known, that a coupling between objects value between one and four is good. However, there are apps in Java for which the coupling between objects metric value at an app level is greater than four. That is why, in our opinion, the above interval for coupling between objects needs to be clarified for the app level. To find the recommended values for the coupling between objects mean of an app we have proposed to apply the confidence and prediction intervals. A coupling between objects mean value of an app from the confidence interval is good since this interval indicates how reliable the estimate is for all apps. A coupling between objects mean value higher than an upper bound of the prediction interval may indicate that some classes are too tightly coupled with other ones in the app. We have estimated the confidence and prediction intervals of the coupling between objects mean using normalizing transformations for the data sample from one hundred open-source apps developed in Java hosted on GitHub. Comparison with the coupling between objects mean values of three popular open-source apps developed in Java illustrate the applicability of the proposed quality indicators in the form of the confidence and prediction intervals of the coupling between objects mean. Зв'язування між об'єктами (ЗМО) разом з іншими метриками використовується для оцінювання помилок, уразливостей та інших показників якості програмних систем, у тому числі з відкритим кодом. На рівні класу метрика зв'язування між об'єктами – це кількість класів, пов’язаних із даним класом. На рівні застосунку цей показник визначає середню кількість класів, використаних на клас. Відомо, що значення зв'язування між об'єктами від одного до чотирьох є добрим. Однак існують застосунки на Java, для яких значення метрики зв'язування між об'єктами на рівні застосунку перевищує чотири, наприклад, три популярні програми з відкритим кодом, розроблені на Java: FreeMind, jEdit і TuxGuitar. Тому, на нашу думку, наведений вище інтервал для зв'язування між об'єктами потребує уточнення для рівня застосунку. Щоб знайти рекомендовані значення для середнього зв'язування між об'єктами застосунку, ми запропонували застосувати довірчі та прогнозні інтервали. Середнє значення зв'язування між об'єктами застосунку з довірчого інтервалу є добрим, оскільки цей інтервал вказує на те, наскільки достовірною є оцінка для всіх застосунків. Середнє значення зв'язування між об'єктами вище верхньої межі інтервалу прогнозування може означати, що деякі класи надто тісно пов’язані з іншими в застосунку. Ми оцінили довірчі та прогнозні інтервали середнього зв'язування між об'єктами за допомогою нормалізуючих перетворень для вибірки даних зі ста застосунків з відкритим кодом, розроблених на Java, розміщених на GitHub. Порівняння із середніми значеннями зв'язування між об'єктами трьох популярних додатків з відкритим кодом, розроблених на Java, ілюструє застосовність запропонованих індикаторів якості у формі довірчих інтервалів і інтервалів прогнозування середнього зв'язування між об'єктами.