Регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакарова Л. М.
dc.contributor.authorДавлатова Діана Хакимжонівна
dc.contributor.authorDavlatova Diana
dc.date.accessioned2024-05-13T08:22:55Z
dc.date.available2024-05-13T08:22:55Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionДавлатова, Д. Х. Регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації = A regression model to estimate the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework and software development for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / Д. Х. Давлатова ; наук. кер. Л. М. Макарова. – Миколаїв : НУК, 2022. – 122 с.
dc.description.abstractДавлатова Діана Хакимжонівна "Регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації". Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення". Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 121 стор., 20 табл., 13 рис., 57 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: Проблема отримання ефективної системи оцінювання розміру веб-застосунків – це важливе завдання, що вимагає удосконалення існуючих методів. Враховуючи те, що всі моделі безпосередньо залежать від мови програмування та її особливостей, маємо, що для обраної мови програмування, фреймворку та бібліотеки не було створено відповідної моделі, реалізованої для особливостей мови Python, тому є доцільним створити таку модель. Таким чином, побудова нелінійних регресійних моделей із використанням нормалізуючих перетворень для підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, і створення на їх основі інформаційної технології переробки інформації є актуальною та має практичну цінність. Мета і завдання дослідження: підвищення достовірності оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити 5 завдань. Об’єктом досліджень є процес оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework. Предметом досліджень є регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework. Методи дослідження: методи теорії ймовірностей, математичної статистики, математичного моделювання, регресійного аналізу, об'єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні нелінійної регресійної моделі для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, за рахунок застосування нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму і викидів регресії. Ця двофакторна нелінійна регресійна модель у порівнянні з побудованою однофакторною нелінійною регресійною моделлю та існуючою однофакторною нелінійною регресійною моделлю з використанням мови Java краща за параметрами якості MMRE та PRED(0,25). Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, на основі побудованої регресійної моделі. Апробація результатів досліджень. Основні положення і результати досліджень, викладені у кваліфікаційній роботі, пройшли апробацію на III Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції "Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи" (м. Миколаїв, 26–28 жовтня 2022 р.). Публікації. Результати кваліфікаційної роботи висвітлено в 1 науковій праці – тезах конференції.
dc.description.abstract1Davlatova Diana "A regression model to estimate the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework and software development for its implementation" The qualification workfor obtaininga master's degree in specialty 121 "Software engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2022 The work contains:121pages, 20 tables, 13 figures, 57 references, 5 appendices. Relevance of the topic:The problem of obtaining an effective system for evaluating the size of web applications is an important task that requires improvement of existing methods. Considering the fact that all models directly depend on the programming language and its features, we have that for the selected programming language, framework and library there was no corresponding model implemented for the features of the Python language, so it is appropriate to create such a model. Thus, the construction of nonlinear regression models using normalizing transformations to increase the reliability of estimating the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework, and creationof theinformation technology of information processing that based on them, is relevant and has practical value. The purpose and tasks ofthe study:increasing the reliability of estimating the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework and developing a program for its implementation. To achieve the goal, it is nesesseryto solve 5 tasks. The object of the study is the process of estimating the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework. The subject of the study is a regression model for estimating the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework. Research methods:methods of probability theory, mathematical statistics, mathematical modeling, regression analysis, object-oriented programming. Scientific novelty of the obtained resultslies in the improvement of the nonlinear regression model for estimating the size of web applications created in the Python language using the Django Rest Framework, due to the application of a normalizing transformation based on the decimal logarithm and regression outliers. This two-variable nonlinear regression model, compared with the built one-variable nonlinear regression model and the existing one-variable nonlinear regression model using the Java language, is better in terms of quality parameters MMREand PRED(0.25). The practical significanceof the obtained results.A program has been developed for estimating the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework, based on a implementedregression model. Approbation of research results.The main provisions and results of the research presented in the qualification paper were approved at the III All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference "Information Technologies: Models, Algorithms, Systems" (Mykolaiv, October 26-28, 2022). Publications.The results of the qualification work are highlighted in 1 scientific work -theses of the conference.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2024-05-10T11:20:45Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Davlatova_magistr.pdf: 6127105 bytes, checksum: 7afffab813cea55383d151f90eacdb57 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T08:15:43Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T08:22:18Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T08:22:55Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-05-13T08:22:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Davlatova_magistr.pdf: 6127105 bytes, checksum: 7afffab813cea55383d151f90eacdb57 (MD5) Previous issue date: 2022en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/8248
dc.language.isouk
dc.subjectнелінійна регресійна модель
dc.subjectвеб-застосунок
dc.subjectоцінювання розміру веб-застосунків
dc.subjectлогарифмічне перетворення
dc.subjectPython
dc.subjectDjango Rest Framework
dc.subject121 ''Інженерія програмного забезпечення''
dc.subjectnonlinear regression model
dc.subjectweb application
dc.subjectweb application size estimation
dc.subjectlogarithmic transformation
dc.titleРегресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються мовою Python з використанням Django Rest Framework, та розробка програми для її реалізації
dc.title.alternativeA regression model to estimate the size of web applications created in Python using the Django Rest Framework and software development for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Davlatova_magistr.pdf
Розмір:
5.84 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"