Система статического анализа кода для автоматических рекомендаций создания сниппетов

Руководитель от корпоративного партнера: Старичков Н.Ю., 1C
Руководитель от Университета ИТМО: Авксентьева Елена Юрьевна, Университет ИТМО

Открытых вакансий: 2

Подать заявку в этот проект

Краткая аннотация

Разработка системы статического анализа кода для автоматических рекомендаций создания сниппетов (шаблонов кода). Каждый программист в рамках своих должностных обязанностей пишет очень много программного кода. При этом у каждого программиста есть свой “стиль” написания кода. И даже несмотря на строгое соблюдение правил оформления и написания кода - код двух разных людей будет отличаться. Многие IDE предлагают механизм сниппетов - когда есть уже заготовленные шаблоны кода, и их можно парой кликов мышкой или горячей клавишей вставить в рабочую область, внося при этом необходимые правки. При этом сниппеты либо заранее имеются в коллекции IDE (а они неперсонифицированные), либо есть возможность создания собственных - что обычно достаточно рутинный и скучный процесс. В рамках данного проекта предлагается разработать механизм, который будет путем статического анализа кода предлагать разработчику персональные сниппеты, учитывающие его индивидуальный стиль написания кода - при этом не требуя вручную настраивать и описывать эти шаблоны.

План действий

  1. Статический анализ программного кода.
  2. Рекомендательные системы и алгоритмы.
  3. Проектирование, разработка и тестирование системы статического анализа кода для автоматических рекомендаций создания сниппетов (шаблонов кода).

Решаемые технические проблемы

Ускорение набора программного кода и снижение количества ошибок.

Стек технологий

  1. User and Organizations
    • Инструменты гибкой разработки Agile, Scrum, Kanban
    • Тайм-менеджмент и планирование временем
  2. System Modeling
    • Системное моделирование с использованием языков UML/SysML
    • Анализ требований
  3. System Architecture and Infrastructure
    • Методы проектирование программных систем
    • Методы проектирования интеллектуальных систем
    • Организация параллельных и распределенных вычислений
    • Компьютерные сети
    • Виртуальные системы и сервисы
  4. Software Development
    • Программирование на языках C++, Java, Python
    • Использование стандартных библиотек С++, Boost, библиотек Python для обработки, анализа и визуализации данных
    • Web-разработка с использованием HTML, CSS, Java Script, PHP.
  5. Software Fundamentals
    • Алгоритмы и структуры данных
    • Операционные системы реального времени
  6. Hardware
    • Архитектура вычислительных систем

Предварительный перечень курсов

  1. Обработка и анализ данных https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/BIGDATA2035/
  2. Прикладной искусственный интеллект https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/APPARTINT2035/
  3. Методы машинного обучения https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/INTROML/
  4. Интеллектуальный анализ данных https://openedu.ru/course/ITMOUniversity/MLDATAN/
  5. Анализ текстов https://openedu.ru/course/hse/TEXT/ (https://www.coursera.org/learn/text-mining?action=enroll)
  6. Распределенные база данных и знаний https://openedu.ru/course/spbu/DTBS/
  7. Мультиагентные системы http://window.edu.ru/resource/434/57434
  8. Системы поддержки принятия решений.
  9. Администрирование PostgreSQL 9.4. Базовый Курс https://www.youtube.com/watch?v=h_GdEaF1Ymc&list=PLaFqU3KCWw6KzGwUubZm-9-vKsi6vh5qC&index=2
  10. JSON and Natural Language Processing in PostgreSQL https://ru.coursera.org/learn/json-natural-language-processing-postgresql
  11. Специализация Learn SQL Basics for Data Science https://ru.coursera.org/specializations/learn-sql-basics-data-science
  12. Intermediate PostgreSQL https://ru.coursera.org/learn/intermediate-postgresql
  13. Библиотека программиста https://proglib.io/p/postgresql/
  14. Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных http://www.machinelearning.ru/

Кем станет студент по завершению магистратуры

Программист-стажер, программист, разработчик систем машинного обучения и ИИ

Пререквизиты (входные требования)

Базовые программы курсов:

  • Высшая математика
  • Основы программирования
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Программная инженерия
  • Архитектура программных систем
  • Базы данных