| dc.contributor.author | Прихожий, А. А. | |
| dc.contributor.author | Ждановский, А. М. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-01-14T09:01:42Z | |
| dc.date.available | 2025-01-14T09:01:42Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.citation | Прихожий, А. А. Оптимизация состава профессиональных групп программистов для работы над большими проектами = Optimization of professional teams of programmers working over large-scale projects / А. А. Прихожий, А. М. Ждановский // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник материалов IV Международной научно-практической конференции, Минск, 3―4 мая 2018 г. / редкол.: М. П. Батура [и др.]. – Минск : БГУИР, 2018. – С. 408-411. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/152009 | |
| dc.description.abstract | Рассмотрена проблема создания и оптимизации профессиональных команд программистов, которые работают над крупными ИТ-проектами. В предлагаемой модели учитываются квалификация и навыки разработчиков в технологиях и инструментах программирования. Квалификация команды оценивается с использованием требований к конкретному крупному проекту. Разработанный генетический алгоритм выполняет поиск количества, размера и состава команд. Полученные результаты подтверждают практическую важность предлагаемой модели и инструментов для управления крупными проектами. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БГУИР | ru |
| dc.title | Оптимизация состава профессиональных групп программистов для работы над большими проектами | ru |
| dc.title.alternative | Optimization of professional teams of programmers working over large-scale projects | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | The problem of building and optimizing the professional teams of programmers which deal with large IT designs is considered. The proposed model takes into account the qualification and skills of developers in programming technologies and tools. The team qualification is evaluated using the requirements for a particular large project. The developed genetic algorithm performs the search for the number, size and staff of teams. The obtained results prove the practical importance of the proposed model and tools for the management of large projects. | ru |
