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#49 Die Zukunft: Software Repository Mining

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Die Analyse von Metadaten aus dem Software-Entwicklungsprozess: Yey or Ney?

Die wenigsten kennen den Begriff des Software Repository Minings, doch die meisten benutzen Features, die darauf zurückzuführen sind. Zum Beispiel der automatische Vorschlag von den richtigen Pull Request Reviewern.

Es geht darum, auf Basis der Daten aus dem Softwareentwicklungsprozess neue Erkenntnisse zu gewinnen, um diesen einfacher und produktiver zu gestalten.

In dieser Episode klären wir, woher die Daten kommen, wie man an diese gelangt, welche Anwendungsfälle es gibt, was die Herausforderungen dabei sind und wie ihr damit starten könnt.

Bonus: Ob Andy bereits 50 Jahre alt ist und warum gute Architektur auch als Selbstschutz dient.

Feedback (gerne auch als Voice Message)

Gerne behandeln wir auch euer Audio Feedback in einer der nächsten Episoden, einfach Audiodatei per Email oder WhatsApp Voice Message an +49 15678 136776

Unsere aktuellen Werbepartner findest du auf https://engineeringkiosk.dev/partners

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(00:00:00) Intro

(00:00:48) Das heutige Thema: Software Repository Mining

(00:02:15) Warum kann Andy was zum Thema Software Repository Mining sagen?

(00:04:03) Worum geht es beim Software Repository Mining?

(00:05:48) Wie kommt man an die Daten der Software Repositories? Data- und Web-Mining

(00:07:29) Klassische Anwendungsfälle von Software Repository Mining: Software Metriken, Velocity (Scrum) und womit wurde die Website gebaut?

(00:13:07) Anwendungsfall: Analyse von Commits

(00:15:12) Wer schaut sich solche Metriken? Wer kümmert sich um das Software Repository Mining?

(00:17:40) Anwendungsfall: Analyse von Kopplungen von einzelnen Dateien

(00:19:08) Ab wann macht Software Repository Mining Sinn? Wie schwierig ist es, sowas einzuführen?

(00:22:35) Anwendungsfall: Der geeignete Code-Reviewer

(00:23:36) Research: Nachvollziehbarkeit und Qualität von Source-Code

(00:27:06) Anwendungsfall: Automatische Versioning auf Basis von Semantic Versioning

(00:32:13) Anwendungsfall: Hot Topic Analyse

(00:33:24) Anwendungsfall: Kontextbasierte Informationen in der IDE

(00:37:27) Anwendungsfall: Review-Cycles im Pull Request als Datenpunkt fürs Mentoring und Coaching

(00:39:28) Ranglisten und Gamification aus Basis von Code Contributions

(00:41:14) Herausforderungen von Software Repository Mining: Unsaubere Daten, Data Storage, Cross-Linking und die Interpretation von Ergebnissen

(00:48:21) Wie startet man am besten mit Software Repository Mining?

(00:50:20) Andys Bachelor-Arbeit als Podcast

(00:51:18) Warum ist Software Repository Mining ein Nischen-Thema?

(00:54:00) Outro: FOSDEM Konferenz

Hosts

Feedback (gerne auch als Voice Message)

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(00:05:48) Wie kommt man an die Daten der Software Repositories? Data- und Web-Mining

(00:07:29) Klassische Anwendungsfälle von Software Repository Mining: Software Metriken, Velocity (Scrum) und womit wurde die Website gebaut?

(00:13:07) Anwendungsfall: Analyse von Commits

(00:15:12) Wer schaut sich solche Metriken? Wer kümmert sich um das Software Repository Mining?

(00:17:40) Anwendungsfall: Analyse von Kopplungen von einzelnen Dateien

(00:19:08) Ab wann macht Software Repository Mining Sinn? Wie schwierig ist es, sowas einzuführen?

(00:22:35) Anwendungsfall: Der geeignete Code-Reviewer

(00:23:36) Research: Nachvollziehbarkeit und Qualität von Source-Code

(00:27:06) Anwendungsfall: Automatische Versioning auf Basis von Semantic Versioning

(00:32:13) Anwendungsfall: Hot Topic Analyse

(00:33:24) Anwendungsfall: Kontextbasierte Informationen in der IDE

(00:37:27) Anwendungsfall: Review-Cycles im Pull Request als Datenpunkt fürs Mentoring und Coaching

(00:39:28) Ranglisten und Gamification aus Basis von Code Contributions

(00:41:14) Herausforderungen von Software Repository Mining: Unsaubere Daten, Data Storage, Cross-Linking und die Interpretation von Ergebnissen

(00:48:21) Wie startet man am besten mit Software Repository Mining?

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