Yazılım projeleri personeli seçiminde yapay sinir ağları tekniğinin kullanılması ve bir uygulama
Use of artificial neural networks technique of software projects personnel selection and an application
- Tez No: 628306
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, İşletme, Labour Economics and Industrial Relations, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yazılım Proje Yönetimi Riskleri, Personel Seçimi, Veri Analizi, Yapay Sinir Ağları, K-ortalama, Makine Öğrenimi, Software Project Management Risks, Employee Selection, Data Analysis, Artificial Neural Networks, K-Means, Machine Learning
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Yazılım projeleri, kurumun ihtiyaçlarını karşılamaya veya süreçlerini iyileştirmeye yönelik, belli bir kapsam ve bütçe dâhilinde, başlangıç ve bitiş tarihi belli olan, belirli hedeflere sahip teknoloji yaşam döngüsüdür. Yazılım projelerinin başarısız olmasının en önemli sebeplerinden biri doğru personelin doğru projelere konumlandırılmamasıdır. Bu çalışmada daha spesifik ve artık olmazsa olmaz bir alan olan yazılım projeleri için çalışacak kişilerin uygunluğunu ölçecek şekilde Makine Öğrenimi teknikleri kullanarak, proje başarısını arttırmak ve başarılı sonuçlar elde etmek için göz önüne alınması gereken parametreler önerilmiştir. Yazılım projelerinde çalışacak personelin seçimi için çoklu kriterlerin kullanılacağı bir yöntem ile ilerlemek, projelerin başarılı olarak sonuçlanması için gerekli parametrelerden biri olan kaynak probleminin çözümlenmesini kolaylaştıracaktır. Literatürde tanımlı ve projenin başarılı olmasını etkileyen; Kritik Başarı Faktörleri'ne (KBF) dayalı olarak projenin başarısız olmasının analiz edilen kök-nedenleri de dikkate alınarak anket oluşturulmuştur. Veri analizinde kullanılan veriler, anketteki soruların cevabını kapsamaktadır. Anketimiz banka yazılım projelerinde çalışmış 105 katılımcı tarafından doldurulmuştur. Ankette çalışılan projenin özellikleri ve ilgili projede çalışmış personelin yetenekleri toplanmıştır. Projeler benzerliklerine göre gözetimsiz öğrenme tekniği ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma için k-ortalama (k-means) kümeleme algoritmasından yararlanılmıştır. Sonuçta yeni geliştirilecek proje değerleri sisteme girildiğinde, projenin sınıflandırılmasının doğru olduğu görülmüştür. Yeni projelerde çalışabilecek adayların, bu sınıflandırmaya uyumluluğu makine öğreniminin öğrenme yöntemlerinden biri olan gözetimli öğrenme tekniği ile belirlenmiştir. Adayı yeni geliştirilecek projeye seçebilmek ve sistemi eğitmek için gözetimli öğrenme metotlarından Yapay Sinir Ağları'ndan (YSA) faydalanılmıştır. Bu analiz sonucunda ilgili proje için çalışacak adayların daha önce de aynı kategoride çalışan adaylardan seçildiği, yapılan sağlama testleriyle izlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Software projects are a technology lifecycle with specific objectives, with a start and end date, within a scope and budget, to meet the requirements of the organization or to improve its processes. In the study, we proposed the parameters that should be considered in order to increase project success and achieve successful results by using machine learning techniques to measure the suitability of people who will work for software projects. Defined in the literature and affecting the success of the project; based on the Critical Success Factors a questionnaire was created taking into account the root causes of the project's failure. The data used in the data analysis includes the answers to the questions in the survey. The characteristics of the project and the capabilities of the employee who worked in the project were collected. The projects were classified according to their similarities with unsupervised learning technique. The k-means clustering algorithm was used for classification. The applicability of new projects to this classification was determined by supervised learning technique which is one of the learning methods of machine learning. Supervised learning methods and artificial neural networks algorithm were used to select the candidate for the new project and to train the system. As a result of, it was observed that the candidates who will work for the related project were selected from the candidates who worked in the same category before.
Benzer Tezler
- Partnering: Applicability in the Turkish construction sector
'Partnering' kavramının Türk inşaat sektöründe uygulanabilirliği
SEVDA BAYRAMOĞLU
- Türkiye'deki anıtsal kültür mirasının koruma proje ve uygulamaları alanında yönetim süreçlerine ilişkin bir model önerisi
A model proposal regarding management processes in the field of projects and implementations of the monumental cultural heritage conservation in Turkey
ERKAN KAMBEK
Doktora
Türkçe
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM TANYELİ
- Çevik dönüşümün başarısına etki eden ekip üyeleri ve proje yöneticisi yetkinliklerinin incelenmesi
Examining the competencies of agile team members and project manager affecting agile transformation success
HAZAL ŞİMŞİR AYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM KADAİFÇİ YANMAZ
- Bir dağıtılmış ortak bellek sisteminin gerçeklenmesi
Implementation of a distributed shared memory system
YUNUS EMRE SELÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. NADİA ERDOĞAN
