Defect-Prediction-Modell fuer ein Software-Quality-Reporting
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere ein Klassifikationsmodell aus 12 Monaten Code-Daten und integriere es in einen Airflow-Reporting-Job. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie baut man ein Defect-Prediction-Modell aus Repository-Daten so, dass es das QA-Team gezielter steuert und in der woechentlichen Reporting-Routine genutzt wird?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Defect-Prediction-Forschung (Tom Zimmermann, Andreas Zeller) auf reale Daten anwenden
- Software-Metriken als Modell-Features sauber extrahieren
- Klassifikations-Modelle validieren und interpretieren
- Prediction-Tools in die QA-Steuerung einfuehren, statt sie nur als Notebook abzuliefern
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Software Quality and Process Improvement
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenDatenanalyst:in
Defect-Prediction-Modelle aus Repository-Daten zu bauen ist eine Spezialnische zwischen Engineering und Data Science; wer das mit QA-Integration liefert, hat ein scharfes Profil.
Dieses Projekt schärft
- data-pipeline
- defect-prediction
- software-metrics
Noch eine Sache