The Art and Science of Analyzing Software Data
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2015
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The Art and Science of Analyzing Software Data provides valuable information on analysis techniques often used to derive insight from software data. This book shares best practices in the field generated by leading data scientists, collected from their experience training software engineering students and practitioners to master data science. The book covers topics such as the analysis of security data, code reviews, app stores, log files, and user telemetry, among others. It covers a wide variety of techniques such as co-change analysis, text analysis, topic analysis, and concept analysis, as well as advanced topics such as release planning and generation of source code comments. It includes stories from the trenches from expert data scientists illustrating how to apply data analysis in industry and open source, present results to stakeholders, and drive decisions.
Codice articolo 9780124115194
- Titolo
- The Art and Science of Analyzing Software Data
- Autore
- Thomas Zimmermann
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0124115195
- ISBN 13
- 9780124115194
- Peso dell'articolo
- 1413 grammi
- Dimensioni
- 237x197x43 mm
The Art and Science of Analyzing Software Data provides valuable information on analysis techniques often used to derive insight from software data. This book shares best practices in the field generated by leading data scientists, collected from their experience training software engineering students and practitioners to master data science.
The book covers topics such as the analysis of security data, code reviews, app stores, log files, and user telemetry, among others. It covers a wide variety of techniques such as co-change analysis, text analysis, topic analysis, and concept analysis, as well as advanced topics such as release planning and generation of source code comments. It includes stories from the trenches from expert data scientists illustrating how to apply data analysis in industry and open source, present results to stakeholders, and drive decisions.
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Informazioni sull’autore
Tim Menzies, Full Professor, CS, NC State and a former software research chair at NASA. He has published 200+ publications, many in the area of software analytics. He is an editorial board member (1) IEEE Trans on SE; (2) Automated Software Engineering journal; (3) Empirical Software Engineering Journal. His research includes artificial intelligence, data mining and search-based software engineering. He is best known for his work on the PROMISE open source repository of data for reusable software engineering experiments.
is a researcher in the Research in Software Engineering (RiSE) group at Microsoft Research, adjunct assistant professor at the University of Calgary, and affiliate faculty at University of Washington. He is best known for his work on systematic mining of version archives and bug databases to conduct empirical studies and to build tools to support developers and managers. He received two ACM SIGSOFT Distinguished Paper Awards for his work published at the ICSE '07 and FSE '08 conferences.
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