"Wsparcie procesu decyzyjnego dla metodyk zwinnych w procesie testowania z wykorzystaniem modeli z obszaru teorii niezawodności."
|
|
- Joanna Bożena Pawłowska
- 2 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 "Wsparcie procesu decyzyjnego dla metodyk zwinnych w procesie testowania z wykorzystaniem modeli z obszaru teorii niezawodności." Click to edit Master subtitle style Krzysztof Senczyna
2 Agenda 1. Software Testing 2. Software Reliability 3. Opis metody estymacji MTTF 4. Podsumowanie 5. Dyskusja
3 Software testing Software testing celem jest wyszukiwanie błędów, nie jest możliwe do udowodnienia że, dany produkt IT ma zero błędów jest fault free. Problem udowodnienia statusu fault free jest problemem spełnialności, który jest rozstrzygalny definitywnie jeżeli można sprawdzić True/False wszystkie przypadki, których jest 2N (gdzie N to liczba zmiennych w programie ). Problem NP zupełny złożoność wykładnicza
4 Software testing Modele w procesie testowania programowania : Waterfall V-model Model spiralny Agile /SCRUM
5 Software testing Waterfall
6 Software testing V-model
7 Software testing Model spiralny
8 Software testing Agile/Scrum
9 Software Reliability błąd powstaje w trakcie procesu projektowania, tworzenia SW w wielu rozmaitych fazach tego procesu ( error, fault, failure). różni się od HW reliability dotyczy bardziej wierności w odwzorowaniu i przenoszeniu projektu w domenę IT. zużycie SW nie posiada fazy zużycia ( ageing ), nie męczy się, autostart/upgrade czasem pomaga a czasem nie pomaga powrócić do pierwotnego/lepszego stanu działania. czynniki środowiskowe uruchomieniowe mają wpływ na wynik pracy SW szacowanie wartości SR nie jest możliwe z użyciem typowego rozumowania np.: teorii z obszaru fizyki, należy budować modele a potem je weryfikować. modele szacowania SW Reliability są ciągle w powijakach, jest to ciągle obszar otwarty na tworzenie nowych rozwiązań. All models are wrong, but some are useful George Edward Pelham Box Professor of Statistics at the University of Wisconsin.
10 Rozkład Weibulla ciągły rozkład prawdopodobieństwa często stosowany w analizie przeżycia do modelowania sytuacji, gdy prawdopodobieństwo śmierci/awarii zmienia się w czasie. 10
11 Software Reliability
12 Software Reliability
13 Opis metody estymacji MTTF Model jest użyteczny dla kombinacji struktury: HW+SW, Klient jest zainteresowany szacowaniem wartości parametrów MTTF i jest być może skłonny wydzielić budżet na badania w tej dziedzinie. Projekt jest na etapie ¾ ważne staje się optymalne szacowanie momentu zamknięcia. Istnieje niezależna metoda szacująca wartości MTTF dla kilku pierwszych cykli iteracyjnych.
14 Opis metody estymacji MTTF Cykl Weibull /GOF MTTF (estymacja/mod el) 0.1?
15 Opis metody estymacji MTTF Cycle 1 Cycle 2 Cycle 3 Cycle 4 Cycle 5 P redic t 12 Weibull TTF TTF Weibull / GOF (Goodness of Fit)
16 Opis metody estymacji MTTF Cycle 1 Cycle 2 Cycle 3 Cycle 4 Cycle 5 P redic t Weibull f(x) = 1,#NANx 12TTF linowa nie pasuje R² = 1,#NAN 10 8 TTF Weibull
17 Opis metody estymacji MTTF Przykładowe obliczenia Funkcja regresji dla tego przykładu ma postać: Y= 7976 x x +752 Zakładając, że celem jest osiągniecie czasu MTTF większego niż 350 Po rozwiązaniu równania kwadratowego: 7976 x x +752 =350 GOF 350=0.11
18 Opis metody estymacji MTTF Interpretacja wyniku : GOF 350=0.11 jest taka że: jeżeli z wyników testowania w następnym cyklu lub kolejnym następnym wartość GOF będzie niższa od 0,11 to możemy przypuszczać, że MTTF będzie wyższe niż 350.
19 Podsumowanie zakres stosowania ustabilizowana wersja HW+SW, projekt w fazie ¾. warunkiem stosowania jest posiadanie metody wyznaczania wartości MTTF dla pierwszych cyklów trudne jest oszacowanie błędu metody, jest to możliwe min: przez porównanie z wynikami realnymi na późniejszym etapie rozwoju produktu
20 Dyskusja Wnioski/Uwagi /Propozycje Dziękuję za udział i poświęconą uwagę Krzysztof Senczyna
Programowanie zespołowe
Programowanie zespołowe Laboratorium 4 - modele tworzenia oprogramowania, manifest Agile i wstęp do Scruma mgr inż. Krzysztof Szwarc krzysztof@szwarc.net.pl Sosnowiec, 14 marca 2017 1 / 21 mgr inż. Krzysztof
Agile Project Management
Charles G. Cobb, pmp Zrozumieć Agile Project Management Równowaga kontroli i elastyczności przekład: Witold Sikorski APN Promise Warszawa 2012 Spis treści Wstęp...vii Kto powinien przeczytać tę książkę?...
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
Analiza przeżycia Survival Analysis
Analiza przeżycia Survival Analysis 2013 Analiza przeżycia Doświadczenie dynamiczne - zwierzęta znikają lub pojawiają się w czasie doświadczenia Obserwowane zdarzenia: zachorowanie, wyzdrowienie, zejście,
MODELE CYKLU ŻYCIA OPROGRAMOWANIA (1) Model kaskadowy (często stosowany w praktyce do projektów o niewielkiej złożonoś
OPROGRAMOWANIA (1) Model kaskadowy (często stosowany w praktyce do projektów o niewielkiej złożonoś (często stosowany w praktyce do projektów o niewielkiej złożoności) wymagania specyfikowanie kodowanie
Jak patrzymy na testy czyli Jak punkt widzenia zależy od punktu siedzenia. Click Piotr Kałuski to edit Master subtitle style
Jak patrzymy na testy czyli Jak punkt widzenia zależy od punktu siedzenia Click Piotr Kałuski to edit Master subtitle style Punkty widzenia Zespół Testów Manager Projektu Użytkownik końcowy Zespół Testów
Wstęp do zarządzania projektami
Wstęp do zarządzania projektami Definicja projektu Projekt to tymczasowe przedsięwzięcie podejmowane w celu wytworzenia unikalnego wyrobu, dostarczenia unikalnej usługi lub uzyskania unikalnego rezultatu.
Analiza przeżycia. Wprowadzenie
Wprowadzenie Przedmiotem badania analizy przeżycia jest czas jaki upływa od początku obserwacji do wystąpienia określonego zdarzenia, które jednoznacznie kończy obserwację na danej jednostce. Analiza przeżycia
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego. Łukasz Kończyk WMS AGH
Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego Łukasz Kończyk WMS AGH Plan prezentacji Model regresji liniowej Uogólniony model liniowy (GLM) Ryzyko ubezpieczeniowe Przykład
Szybkość w biznesie. Zwinne testowanie oprogramowania (Agile) Mateusz Morawski (mateusz.morawski@hp.com) 14 kwietnia 2015
Szybkość w biznesie Zwinne testowanie oprogramowania (Agile) Mateusz Morawski (mateusz.morawski@hp.com) 14 kwietnia 2015 Klient Wykonawca...wprowadzamy nowy typ przelewów do aplikacji internetowej. Dodam
Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.
Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna
Wprowadzenie do estymacji rozkładów w SAS.
Wprowadzenie do estymacji rozkładów w SAS Henryk.Maciejewski@pwr.wroc.pl 1 Plan Empiryczne modele niezawodności Estymacja parametryczna rozkładów zmiennych losowych Estymacja nieparametryczna Empiryczne
Optymalizacja Automatycznych Testów Regresywnych
Optymalizacja Automatycznych Testów Regresywnych W Organizacji Transformującej do Agile Adam Marciszewski adam.marciszewski@tieto.com Agenda Kontekst projektu Typowe podejście Wyzwania Cel Założenia Opis
Wykład VII. Programowanie III - semestr III Kierunek Informatyka. dr inż. Janusz Słupik. Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej
Wykład VII - semestr III Kierunek Informatyka Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2014 c Copyright 2014 Janusz Słupik Wytwarzanie oprogramowania Model tworzenia oprogramowania
Analiza przeżycia Survival Analysis
Analiza przeżycia Survival Analysis 2016 Analiza przeżycia Analiza takich zdarzeń jak zachorowanie, wyzdrowienie, zejście, ciąża, Ważne jest nie tylko wystąpienie zdarzenia, ale również czas do momentu
Wstęp do zarządzania projektami
Wstęp do zarządzania projektami Definicja projektu Projekt to tymczasowe przedsięwzięcie podejmowane w celu wytworzenia unikalnego wyrobu, dostarczenia unikalnej usługi lub uzyskania unikalnego rezultatu.
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą
Wojciech Skwirz
1 Regularyzacja jako metoda doboru zmiennych objaśniających do modelu statystycznego. 2 Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Część teoretyczna - Algorytm podziału i ograniczeń - Regularyzacja 3. Opis wyników badania
W4 Eksperyment niezawodnościowy
W4 Eksperyment niezawodnościowy Henryk Maciejewski Jacek Jarnicki Jarosław Sugier www.zsk.iiar.pwr.edu.pl Badania niezawodnościowe i analiza statystyczna wyników 1. Co to są badania niezawodnościowe i
Projektowanie systemów informatycznych. wykład 6
Projektowanie systemów informatycznych wykład 6 Iteracyjno-przyrostowy proces projektowania systemów Metodyka (ang. methodology) tworzenia systemów informatycznych (TSI) stanowi spójny, logicznie uporządkowany
Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe
Wprowadzenie do teorii ekonometrii Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe Zajęcia Wykład Laboratorium komputerowe 2 Zaliczenie EGZAMIN (50%) Na egzaminie obowiązują wszystkie informacje
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
In ż ynieria oprogramowania wykład II Modele i fazy cyklu życia oprogramowania
In ż ynieria oprogramowania wykład II Modele i fazy cyklu życia oprogramowania prowadzący: dr inż. Krzysztof Bartecki www.k.bartecki.po.opole.pl Proces tworzenia oprogramowania jest zbiorem czynności i
Customer Attribution Models. czyli o wykorzystaniu machine learning w domu mediowym.
Customer Attribution Models czyli o wykorzystaniu machine learning w domu mediowym. Proces decyzyjny MAILING SEO SEM DISPLAY RETARGETING PRZEGRANI??? ZWYCIĘZCA!!! Modelowanie atrybucja > Słowo klucz: wpływ
REQB POZIOM PODSTAWOWY PRZYKŁADOWY EGZAMIN
REQB POZIOM PODSTAWOWY PRZYKŁADOWY EGZAMIN Podziękowania REQB Poziom Podstawowy Przykładowy Egzamin Dokument ten został stworzony przez główny zespół Grupy Roboczej REQB dla Poziomu Podstawowego. Tłumaczenie
Oszacowanie kosztów i korzyści metod zwinnych. WARSZTAT III 24 września 2014 Bogdan Bereza @ victo.eu
Oszacowanie kosztów i korzyści metod zwinnych WARSZTAT III 24 września 2014 Bogdan Bereza @ victo.eu Będą wykłady i dyskusje 1. Jak mierzyć sprawność organizacji i procesów? Czy organizacja może być zwinna?
ELEMENTÓW PODANYCH W PN-EN i PN-EN
PORÓWNANIE METOD OCENY NIEUSZKADZALNOŚCI ELEMENTÓW PODANYCH W PN-EN 6508- i PN-EN 680-2 prof. dr inż. Tadeusz MISSALA Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów, 02-486 Warszawa Al. Jerozolimskie 202 tel.
Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006
Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap
MODEL RAYLEIGHA W ZWINNYCH METODYKACH WYTWARZANIA OPROGRAMOWANIA
ROZDZIAŁ 99 MODEL RAYLEIGHA W ZWINNYCH METODYKACH WYTWARZANIA OPROGRAMOWANIA Model Rayleigha to narzędzie służące do estymacji liczby wykrywanych w systemie informatycznym defektów, w trakcie realizacji
Wstęp do zarządzania projektami
Wstęp do zarządzania projektami Definicja projektu Projekt to tymczasowe przedsięwzięcie podejmowane w celu wytworzenia unikalnego wyrobu, dostarczenia unikalnej usługi lub uzyskania unikalnego rezultatu.
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
SCRUM niełatwe wdrażanie metodyki w praktyce. Adam Krosny
SCRUM niełatwe wdrażanie metodyki w praktyce Adam Krosny 1 Czym się zajmujemy Realizujemy projekty informatyczne średniej wielkości Ilość osób w projekcie 10-50 Architektura SOA, EBA Wiele komponentów
Zarządzanie projektami. Porównanie podstawowych metodyk
Zarządzanie projektami Porównanie podstawowych metodyk Porównanie podstawowych metodyk w zarządzaniu projektami PRINCE 2 PMBOK TENSTEP AGILE METODYKA PRINCE 2 Istota metodyki PRINCE 2 Project IN Controlled
Wytwarzanie oprogramowania
AiPA 6 Wytwarzanie oprogramowania Proces tworzenia oprogramowania jest procesem przekształcenia wymagań w oprogramowanie zgodnie z metodyką, która określa KTO CO robi JAK i KIEDY. - Wymagania Proces tworzenia
Wykład 2. MIS-1-505-n Inżynieria oprogramowania Marzec 2014. Kazimierz Michalik Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
Wykład 2 MIS-1-505-n Inżynieria Marzec 2014 Kazimierz Michalik Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie 2.1 Agenda 1 2 3 4 5 6 2.2 Czynności w czasie produkcji. Inżynieria stara się zidentyfikować
Analiza niepewności pomiarów
Teoria pomiarów Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej Dr hab. inż. Paweł Majda www.pmajda.zut.edu.pl Podstawy statystyki matematycznej Histogram oraz wielobok liczebności zmiennej
Etapy życia oprogramowania
Modele cyklu życia projektu informatycznego Organizacja i Zarządzanie Projektem Informatycznym Jarosław Francik marzec 23 w prezentacji wykorzystano również materiały przygotowane przez Michała Kolano
Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski
Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje:
Cykle życia systemu informatycznego
Cykle życia systemu informatycznego Cykl życia systemu informatycznego - obejmuję on okres od zgłoszenia przez użytkownika potrzeby istnienia systemu aż do wycofania go z eksploatacji. Składa się z etapów
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI Regresja 1. Metoda najmniejszych kwadratów-regresja prostoliniowa 2. Regresja krzywoliniowa 3. Estymacja liniowej funkcji regresji 4. Testy istotności współczynnika regresji liniowej
1 Wprowadzenie do algorytmiki
Teoretyczne podstawy informatyki - ćwiczenia: Prowadzący: dr inż. Dariusz W Brzeziński 1 Wprowadzenie do algorytmiki 1.1 Algorytm 1. Skończony, uporządkowany ciąg precyzyjnie i zrozumiale opisanych czynności
Etapy życia oprogramowania. Modele cyklu życia projektu. Etapy życia oprogramowania. Etapy życia oprogramowania
Etapy życia oprogramowania Modele cyklu życia projektu informatycznego Organizacja i Zarządzanie Projektem Informatycznym Jarosław Francik marzec 23 Określenie wymagań Testowanie Pielęgnacja Faza strategiczna
NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Część A
NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Autor: 1. Dobromił Serwa 2. Tytuł przedmiotu Sygnatura (będzie nadana, po akceptacji przez Senacką Komisję Programową) Wprowadzenie do teorii
Zarządzanie projektami. Wykład 2 Zarządzanie projektem
Zarządzanie projektami Wykład 2 Zarządzanie projektem Plan wykładu Definicja zarzadzania projektami Typy podejść do zarządzania projektami Cykl życia projektu/cykl zarządzania projektem Grupy procesów
Application Security Verification Standard. Wojciech Dworakowski, SecuRing
Application Security Verification Standard Wojciech Dworakowski, SecuRing login: Wojciech Dworakowski OWASP Poland Chapter Leader OWASP = Open Web Application Security Project Cel: Podnoszenie świadomości
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: STATYSTYKA W MODELACH NIEZAWODNOŚCI I ANALIZIE PRZEŻYCIA Nazwa w języku angielskim: STATISTICS IN RELIABILITY MODELS AND
Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa
Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + informacje na stronie www. Zaliczenie: Egzamin Literatura Problemy
Dopasowywanie modelu do danych
Tematyka wykładu dopasowanie modelu trendu do danych; wybrane rodzaje modeli trendu i ich właściwości; dopasowanie modeli do danych za pomocą narzędzi wykresów liniowych (wykresów rozrzutu) programu STATISTICA;
ROZKŁAD MATERIAŁU NAUCZANIA KLASA 1, ZAKRES PODSTAWOWY
ROZKŁAD MATERIAŁU NAUCZANIA KLASA 1, ZAKRES PODSTAWOWY Numer lekcji 1 2 Nazwa działu Lekcja organizacyjna. Zapoznanie z programem nauczania i kryteriami wymagań Zbiór liczb rzeczywistych i jego 3 Zbiór
METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.
METODY NUMERYCZNE Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Met.Numer. wykład 3 1 Plan Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady Met.Numer. wykład 3 2 1 Aproksymacja Metody numeryczne
OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU nr 1/2013 (POWYŻEJ 14 tys. EURO)
Łódź, dn. 23.12.2013r. OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU nr 1/2013 (POWYŻEJ 14 tys. EURO) 1. Zamawiający Firma i adres: PL Europa S.A. NIP: 725-195-02-28 Regon: 100381252 2. Tryb udzielenia zamówienia Zgodnie z
2. Wprowadzenie do zagadnień obliczania zmian położenia środka ciężkości ciała oraz odzyskiwania energii podczas chodu fizjologicznego
SPIS TREŚCI Wykaz stosowanych. skrótów Streszczenie. 1 Wstęp 2. Wprowadzenie do zagadnień obliczania zmian położenia środka ciężkości ciała oraz odzyskiwania energii podczas chodu fizjologicznego. i. sportowego..
Program szkolenia: Wprowadzenie do Domain Driven Design dla biznesu (część 0)
Program szkolenia: Wprowadzenie do Domain Driven Design dla biznesu (część 0) Informacje: Nazwa: Wprowadzenie do Domain Driven Design dla biznesu (część 0) Kod: Kategoria: Grupa docelowa: Czas trwania:
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum w roku szkolnym 2012/2013 I. Zakres materiału do próbnego egzaminu maturalnego z matematyki: 1) liczby rzeczywiste 2) wyrażenia algebraiczne
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe.
Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe. Konferencja SQAM 2008 Warszawa, 29. kwietnia Wojciech Pająk 29 kwietnia 2008 Warszawa Zagadnienia prezentacji 1. Wprowadzenie 2. Definicje przypadków
Wprowadzenie do metodyki SCRUM. mgr inż. Remigiusz Samborski Instytut Informatyki Politechnika Wrocławska
Wprowadzenie do metodyki SCRUM mgr inż. Remigiusz Samborski Instytut Informatyki Politechnika Wrocławska SCRUM Scrum (skrót od scrummage) - metoda ponownego uruchomienia gry w rugby zwana również formacją
Zarządzanie Projektami IT. - Nowoczesny Project Manager Nowość
Zarządzanie Projektami IT - Nowoczesny Project Manager Nowość Unikalność studiów Zarządzanie Projektami IT polega nie tylko na zgodności programu standardem PMI ale również na kompleksowym ujęciu problematyki
Agile Software Development. Zastosowanie metod Scrum i Kanban.
Radosław Lont, CN, CNXDA Ericpol Telecom Sp. z o.o. radoslaw.lont@ericpol.com Tel.: 663441360 Agile Software Development. Zastosowanie metod Scrum i Kanban. Ericpol kilka słów o Polska firma informatyczna
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
Robert M.Korona. Dr Robert M. Korona 1
Robert M.Korona Dr Robert M. Korona 1 Agenda Co to jest KRI? Wartość krytyczna i progowa Opis wyzwania Wyznaczenie wartości KRI za pomocą modelu logistycznego Wyznaczenie KRI za pomocą szeregu czasowego
Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska
Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska Anna Stankiewicz Izabela Słomska Wstęp- statystyka w politologii Rzadkie stosowanie narzędzi statystycznych Pisma Karla Poppera
Akademia ADB Wykład I Praca w grupie i jakość kodu
Akademia ADB Wykład I Praca w grupie i jakość kodu Ale zanim zaczniemy... https://www.adbglobal.com/adb-tech-talk/ Wtorek, 24 X 2017, 18:00 w Filharmonii Zielonogórskiej Kto pracuje nad projektem? Nad
Podejście tradycyjne. plan wykonanie sekwencyjna natura wykonywanych zadań
Metodyka Scrum Podejście tradycyjne plan wykonanie sekwencyjna natura wykonywanych zadań analiza i definiowanie wymagań projektowanie rozwiązań kodowanie rozwiązań testowanie odstępstwo od planu jest kosztowne
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Testowanie i walidacja oprogramowania
i walidacja oprogramowania Inżynieria oprogramowania, sem.5 cz. 3 Rok akademicki 2010/2011 Dr inż. Wojciech Koziński Zarządzanie testami Cykl życia testów (proces) Planowanie Wykonanie Ocena Dokumentacja
Metody wytwarzania oprogramowania. Metody wytwarzania oprogramowania 1/31
Metody wytwarzania oprogramowania Metody wytwarzania oprogramowania 1/31 Metody wytwarzania oprogramowania 2/31 Wprowadzenie Syndrom LOOP Late Późno Over budget Przekroczono budżet Overtime nadgodziny
LABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Modele długości trwania
Modele długości trwania Pierwotne zastosowania: przemysłowe (trwałość produktów) aktuarialne (długość trwania życia) Zastosowania ekonomiczne: długości bezrobocia długości czasu między zakupami dóbr trwałego
Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11,
1 Kwantyzacja skalarna Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11, 10.05.005 Kwantyzacja polega na reprezentowaniu dużego zbioru wartości (być może nieskończonego) za pomocą wartości
Model Matematyczny Call Center
OFERTA SZKOLENIOWA Model Matematyczny Call Center TELEAKADEMIA to profesjonalne centrum szkoleniowe mające swoją siedzibę w Pomorskim Parku Naukowo-Technologicznym w Gdyni. TELEAKADEMIA realizuje szkolenia
PROJEKTOWANIE ZORIENTOWANE NA UŻYTKOWNIKA W METODYCE SCRUM. Hubert Wawrzyniak Grupa Allegro
PROJEKTOWANIE ZORIENTOWANE NA UŻYTKOWNIKA W METODYCE SCRUM Hubert Wawrzyniak Grupa Allegro PLAN PREZENTACJI 1. Projektowanie zorientowane na użytkownika 2. Model kaskadowy 3. Metodyka scrum 4. UCD w scrumie
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Zajęcia 8 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
METODY ESTYMACJI PUNKTOWEJ. nieznanym parametrem (lub wektorem parametrów). Przez X będziemy też oznaczać zmienną losową o rozkładzie
METODY ESTYMACJI PUNKTOWEJ X 1,..., X n - próbka z rozkładu P θ, θ Θ, θ jest nieznanym parametrem (lub wektorem parametrów). Przez X będziemy też oznaczać zmienną losową o rozkładzie P θ. Definicja. Estymatorem
Funkcje charakteryzujące proces. Dr inż. Robert Jakubowski
Funkcje charakteryzujące proces eksploatacji Dr inż. Robert Jakubowski Niezawodność Niezawodność Rprawdopodobieństwo, że w przedziale czasu od do t cechy funkcjonalne statku powietrznego Ubędą się mieścić
Temat: Zwinne Zarządzanie Projektami IT (Agile / Scrum) Data: 06-07 marca 2014 r. (2 dni, czwartek-piątek), godz. 9-16
Temat: Zwinne Zarządzanie Projektami IT (Agile / Scrum) Data: 06-07 marca 2014 r. (2 dni, czwartek-piątek), godz. 9-16 Miejsce: Eureka Technology Park, Innowatorów 8 Cena: 980 zł netto (1 osoba / 2 dni
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
Projektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński programowanie.siminskionline.pl. Cykl życia systemu informatycznego
systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl programowanie.siminskionline.pl Cykl życia systemu informatycznego Trochę wprowadzenia... engineering co to oznacza? Oprogramowanie w sensie
Ogólne określenie wymagań. Ogólny projekt. Budowa systemu. Ocena systemu. Nie. Tak. System poprawny. Wdrożenie. Określenie.
Inżynieria I Andrzej Jaszkiewicz Kontakt Andrzej Jaszkiewicz p. 8, CW Berdychowo tel. 66 52 933 ajaszkiewicz@cs.put.poznan.pl Rynek 2008 Świat 304 miliardy $ (451 miliardów 2013F) Bez wytwarzanego na własne
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
Zarządzanie projektami. Wydanie II.
Zarządzanie projektami. Wydanie II. Autor: Nancy Mingus Dobierz najlepszy zespół i efektywnie kontroluj postępy pracy Zaplanuj szczegółowo każdy detal projektu i wprowadź go w życie Zastosuj skuteczne
parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
Planowanie i realizacja zadań w zespole Scrum
MetaPack IT Academy Uniwersytet Zielonogórski Planowanie i realizacja zadań w zespole Scrum Paweł Przybyła Professional Scrum Master (www.scrum.org) Planowanie i realizacja zadań w zespole Scrum Agenda:
istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy
MODEL REGRESJI LINIOWEJ. METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Analiza regresji zajmuje się badaniem zależności pomiędzy interesującymi nas wielkościami (zmiennymi), mające na celu konstrukcję modelu, który dobrze
Scrum i nie tylko : teoria i praktyka w metodach Agile / Krystian Kaczor. Wyd. 2. Warszawa, Spis treści
Scrum i nie tylko : teoria i praktyka w metodach Agile / Krystian Kaczor. Wyd. 2. Warszawa, 2016 Spis treści Przedmowa 12 Wstęp 13 Podziękowania 17 Jak czytać tę książkę? 19 Rozdział 1. W tym szaleństwie
Analiza i projekt systemu pracy grupowej z zastosowaniem metodyki SCRUM w technologii SharePoint Karolina Konstantynowicz
Analiza i projekt systemu pracy grupowej z zastosowaniem metodyki SCRUM w technologii SharePoint Karolina Konstantynowicz Promotor dr inż. Szymon Supernak Warszawa, 22.05.2014 Plan prezentacji 1. Cel i
Wytwórstwo oprogramowania. michał możdżonek
Wytwórstwo oprogramowania michał możdżonek 01.2008 Plan wykładu 1. Proces tworzenie oprogramowania 2. Zarządzanie projektami 3. Wymagania 4. Projektowanie 5. Testowanie 6. Szacowanie złożoności i kosztu
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
PRAKTYKA ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W OPARCIU O PMBOK GUIDE 5TH.ED.
PRAKTYKA ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W OPARCIU O PMBOK GUIDE 5TH.ED. Możliwość uzyskania 23 punktów PDU Cel szkolenia: Celem szkolenia jest podniesienie efektywności działań uczestników szkolenia w projektach
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 3 Generacja realizacji zmiennych losowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia: Generowanie
Szkolenie Scrum w projektach IT (Agile)
METRYCZKA: Szkolenie Scrum Szkolenie Scrum w projektach IT (Agile) Data: 06-07 marzec 2014 r. (2 dni, czwartek-piątek), godz. 9-16 Miejsce: Eureka Technology Park, Innowatorów 8 Temat: Zwinne Zarządzanie
Faza strategiczna. Synteza. Analiza. Instalacja. Faza strategiczna. Dokumentacja. kodowanie implementacja. produkt konserwacja
Faza strategiczna określenie wymagań specyfikowanie projektowanie kodowanie implementacja testowanie produkt konserwacja Faza strategiczna Analiza Synteza Dokumentacja Instalacja Faza strategiczna (ang.
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji 2.Problem niesferyczności składnika losowego w modelach ekonometrycznych.
Programowanie Zespołowe
Programowanie Zespołowe Programowanie zwinne dr Rafał Skinderowicz mgr inż. Michał Maliszewski Programowanie zwinne Grupa metodyk wytwarzania oprogramowania oparta na modelu iteracyjno-obiektowym Powstała
Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU
Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów
Niezawodność i Diagnostyka
Katedra Metrologii i Optoelektroniki Wydział Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska Niezawodność i Diagnostyka Ćwiczenie laboratoryjne nr 3 Struktury niezawodnościowe 1. Struktury