Дослідження методів оцінки тривалості проєктів у програмному забезпеченні

Abstract

Дана кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та вдосконаленню методів оцінки тривалості проектів у розробці програмного забезпечення. У сучасних умовах точне прогнозування часу реалізації проектів є критичним фактором успіху, оскільки дозволяє оптимізувати ресурси, уникнути перевищення бюджету та забезпечити своєчасну здачу продукту. Однак унікальність кожного проекту та велика кількість впливових факторів ускладнюють отримання точних оцінок, що часто призводить до затримок. Метою роботи є розробка концепції системи для підвищення точності прогнозування тривалості проектів шляхом інтеграції методів штучного інтелекту та машинного навчання. Запропонована концепція передбачає автоматичний збір структурованих даних з систем управління проектами (Jira, Monday.com), репозиторіїв коду (GitHub, GitLab) та інших джерел, створення бази даних історичних проектів та їх аналіз із застосуванням передових алгоритмів ML, таких як Random Forest, Gradient Boosting та нейронні мережі. Результатом дослідження є універсальна концепція інструменту, здатного аналізувати параметри нових задач (тип, складність, мова програмування, досвід команди) та надавати реалістичний прогноз їх тривалості. Впровадження подібної системи дозволить значно покращити якість планування, підвищити ефективність управління проектами та ймовірність їх успішного завершення в галузі розробки ПЗ. Кваліфікаційна робота викладена на 80 сторінках машинописного тексту та містить: 20 рисунків, 4 додатків, список використаних джерел з 15 найменувань.