Online-Schulung

Software Analytics

Softwaresysteme datengetrieben analysieren

Nutzen Sie datengetriebene Softwareanalysen, um Entscheidungen bei der Weiterentwicklung Ihrer Softwaresysteme auf eine solide Faktenbasis zu stellen! Dieser interaktive Workshop bietet Ihnen dazu einen kompletten Einstieg in das Thema Software Analytics. Lernen Sie die Methodik, Vorgehensweisen und Werkzeuge kennen, um eigenständig nachvollziehbare Datenanalysen in der Softwareentwicklung durchzuführen.
ONLINE: 21. Januar 2021

2 Weitere Termine verfügbar

Lernziele

Nach dem Training können die Teilnehmenden

  • Standardwerkzeuge aus den Bereichen Data-Science und Graphdatenbanken für die Analyse von Softwaredaten einsetzen
  • Probleme in der Softwareentwicklung datengetrieben, methodisch und strukturiert herausarbeiten
  • Handlungsorientierte Schlüsse aus den Analyseergebnissen ableiten
  • Analysen und Erkenntnisse verständlich kommunizieren
Eine Visualisierung der stündlichen Code-Änderungsaktivitäten mit Hilfe eines Balkendiagramms
Eine Visualisierung der stündlichen Code-Änderungsaktivitäten mit Hilfe eines Balkendiagramms

Vorgehen

Im Training lernen Sie, wie Sie erfolgreiche Datenanalysen auf Basis von Daten aus der Softwareentwicklung durchführen. Theorie und Praxis wechseln sich in diesem Training ständig ab.

Als Herangehensweise dient uns dabei ein Analysevorgehen, das sich stark an Best Practices und Methodiken aus dem Bereich Data Science orientiert. Diese werden auf die Herausforderungen der Softwareentwicklung angepasst, um fundierte Analysen von Softwaresystemen, der umgebenden Prozesse sowie Organisation durchführen zu können.

Das
Das „Software Analytics Canvas“ zum Strukturieren eigener Datenanalysen im Softwarebereich

Bei den verwendeten Werkzeugen wird nur der benötigte Funktionsumfang für Software Analytics genutzt, um die Lernziele effizient zu erreichen. Alle verwendeten Werkzeuge stammen aus dem Open-Source-Bereich und können auch nach dem Workshop kostenlos weiterverwendet werden. Zudem stehen hierfür bei Bedarf umfangreiche, kostenfreie Lerninhalte zur Verfügung, womit sich eigenständig weiterführendes Wissen angeeignet werden kann.

Kostenfreies Training Bite für diese Schulung am 09.12.

Inhalte

  • Grundprobleme der Softwareentwicklung
  • Einführung in Software Analytics
  • Datenquellen für Analysen
  • Herausforderungen bei Analysen im Softwarebereich
  • Einführung in Reproducible Data Science
  • Datenanalysen mit Jupyter, Python, pandas & Co.
  • Visualisierungen mit matplotlib
  • Interaktive Visualisierung mit D3 und pygal
  • Graph-basierte Softwareanalysen mit Neo4j
  • Integration von Software Analytics in die Softwareentwicklung
  • Ausblick in das maschinelle Lernen auf Basis von Softwaredaten
  • Hands-On-Projekte

Interaktive Praxisübungen

  • Wissenslücken im Code abschätzen
  • Performance-Hotspots auf Basis von Betriebssystemdaten finden
  • Ursache von sporadisch ausfallenden Microservices identifizieren
  • Ungewollte Abhängigkeiten zwischen fachlichen Modulen identifizieren
  • Fortschritt von langdauernden Refactoring-Maßnahmen offenlegen

Beispiel

Dieses Beispiel zeigt eine Analyse eines größeren Softwareprojekts aus Basis des Versionskontrollsystems mit fortgeschrittenen Techniken der Datenanalyse. Sie demonstriert erweiterte Exportfunktionen aus dem Git-Versionkontrollsystem, Techniken zum Einlesen semi-strukturierter Daten und deren Visualisierung mit dem Datenanalysewerkzeug pandas.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler*innen
  • Softwarearchitekt*innen

Dauer

Vor Ort (2 Tage) oder Remote (2 Tage oder 4 Halbtage)

Warum Sie dieses Training besuchen sollten

  • Die Fähigkeit, Software systematisch und automatisiert zu analysieren, ist essenziell für den Betrieb moderner System-Landschaften
  • Treffen Sie Entscheidungen in Zukunft fundierter! Mit Informationen, die nicht aus der Luft gegriffen sind, sondern auf tatsächlichen Zahlen, Daten und Fakten basieren
  • Das erlernte Wissen lässt sich in allen Aufgabenfeldern der Software-Entwicklung – unabhängig von Technologien und Sprachen – und darüber hinaus einsetzen