跳转至

CMU 17-803: Empirical Methods

约 466 个字 预计阅读时间 2 分钟

课程简介

  • 所属大学:CMU
  • 先修要求:面向从事软件工程实证研究的博士生开设,虽然没有硬性先修要求但最好有一定的计算机基础
  • 编程语言:不限
  • 课程难度:🌟🌟🌟
  • 预计学时:100 小时

这门课专注于一个相对“陌生”的领域——包括但不限于软件工程领域的实证研究,由 Bogdan Vasilescu 讲授,他在实证研究和开源软件研究方面非常深入。

这门课是 CMU 为从事该方向研究的博士生开设的,涵盖一系列定性与定量研究方法,如访谈、定性编码、调查设计以及多种数据统计分析方法,帮助学生了解、学习与从事实证研究。课程还会介绍挖掘和整合 GitHub 和 Stack Overflow 等软件存储库中的数据,并运用统计建模、社交网络分析等数据分析技术。

尽管计算机领域在传统上更注重工程技术,但对于工具、技术的设计、评估以及其可能的社会价值来说,实证研究是必需的。例如评估新算法或新技术框架,对某个领域进行相关数据分析,去了解从业者可能面临的挑战。这门课可以扩展和补充专注于技术领域视角。对于想要从事涉及软件工程领域实证研究的科研方向的朋友,这门课可能是一个很好的入门课程。

课程资源

资源汇总

这门课中用到的所有资源都汇总在 bvasiles/empirical-methods - GitHub 中。