Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра системного програмування і спеціалізованих комп'ютерних систем (СПСКС) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 649
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Android-месенджер з криптографічним захистом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Додяк, Дмитро Іванович; Дробязко, Ірина ПавлівнаКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (51 с., 8 рис., 2 табл., 4 додатки). Об'єкт розробки - Android-месенджер з криптографічним захистом, що забезпечує захист даних користувача. Основні характеристики додатку: - безпечна реєстрація та логінізація; - захищений програмний код; В системі передбачені механізми захисту декомпіляції коду. Для розробки використано мову програмування Java з використанням фреймворку Android та середовище розробки JetBrains Android. У якості шифратора обрано шифратор Allatori. У якості бази даних та серверу використано Firebase. В ході виконання дипломного проекту: - проведено аналіз існуючих рішень; - визначено архітектуру системи; - створено Android-месенджер. Впровадження цього додатку дозволить забезпечити приватність даних користувачів при передаванні повідомлень.Документ Відкритий доступ Cloud-based модуль розширеного пошуку документів на мікросервісній REST архітектурі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Штефанович, Георгій Миколайович; Потапова, Катерина РоманівнаДаний дипломний проект присвячується розробці програмного модулю для зручнішого та прогресивнішого користування існуючими сучасними програмними рішеннями для збереження документів. Даний модуль складається із двох осоновних частин: серверної та клієнтської. Серверна частина, в свою чергу, складається з двох частин – локальної та віддаленої. Віддалена частина – Google Cloud знаходиться на серверах корпорації Google та використовується виключно у якості місця сховища, а локальна, як уже було сказано вище, знаходиться на власному пристрої та виконує основні задачі та алгоритми проекту. Також локальна серверна частина містить свою реляційну сучасну базу даних, для збереження метаінформації про систему, її користувачів та вміст. Клієнтська програма – десктопний застосунок, призначений для додавання, видалення, перегляду та отримання документів. Документи можна отримувати за допомогою різних параметрів, таких як відсоток унікальності серед інших файлів, дата оновлення, шаблон назви і тд. Основне завдання серверної частини – формування бази даних з інформацією про унікальність документу в середньому та схожості його з іншими файлами, а клієнтської частини – забезпечення користувача сформованою інформацією та надання доступу до неї. Результатом виконання даного дипломного проекту стали: розроблена системна архітектура, алгоритм взаємодії різних програмних компонентів та систем, алгоритм захисту даного програмого модуля та розроблений зручний інтерфейс для прикладу користування даним проектом.Документ Відкритий доступ Databases. Practicum(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2022) Petrashenko, A. V.; Pavlovskyi, V. I.Документ Відкритий доступ Events-додаток мовою програмування Java(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Панков, Тимур Спартакович; Потапова, Катерина РоманівнаКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (50 с., 27 рис., 4 додатки). Об’єкт розробки – Android-додаток з власною базою даних SQLite та сервісами Google (такі як Google Maps) для пошуку та додавання заходів. Для постановки завдання було зроблено детальний аналіз існуючих додатків зі схожою тематикою та виявлено переваги та недоліки. З урахуванням усіх даних було визначено потребу в розробці додатку з такими характеристиками: - пошук та додавання заходів; - створення власної бази даних SQLite всередині програмного продукту; - відображення на картах заходів; - доступність перегляду в режимі офлайн; - відсутність реклами в додатку; - зручний інтерфейс користувача, який не перевантажений надмірною кількістю непотрібної інформації. Для розробки додатку було обрано середовище розробки Android Studio від компанії JetBrains, створене спеціально для програмування додатків на базі ОС Android. Мовою програмування обрано Java через її зручність та розповсюдженість, що дозволяє вирішити багато проблем, виявлених в ході аналізу, та підключити велику кількість додаткових сервісів, що не є влаштованими за замовчуванням. У програму внесена власна база даних SQLite, адже вона має влаштовану підтримку Android Studio та є найбільш пристосованою для обраного середовища розробки. В ході виконання дипломного проєкту: - проведено аналіз операційної системи Android; - виконано огляд існуючих рішень проблеми; - обрано та аргументовано засоби розробки додатку; - визначено архітектуру системи; - описано компоненти програми; - створено Android-додаток з урахуванням переваг та недоліків існуючих аналогів. Впровадження цього додатку дозволить користувачу швидко та зручно знаходити заходи та додавати власні у зручному інтерфейсі на власному гаджеті на базі ОС Android. Розробникам додаток дозволить використовувати створений продукт, як приклад використання власної бази даних, мап Google в проєкті.Документ Відкритий доступ Fundamentals of Programming. Basic Constructions: Laboratory Work Tutorial(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2023) Boiarinova, Yulia; Kuchmii, Oksana; Tarasenko-Klyatchenko, OksanaThis tutorial is developed for familiarizing students with basic of programming in C. The tutorial includes the introduction, 6 chapters, tasks for laboratory work, 2 appendixes and a list of recommended literature. For each laboratory task there are examples of implementation, description of the task, theoretical information, guidelines. The tutorial is aimed at students of the specialty 121 “Software Engineering”, educational program “Software Engineering of Multimedia and Information Retrieval Systems” of the Faculty of Applied Mathematics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute.Документ Відкритий доступ G-модель багатопроцесорної системи, процесори якої мають різні можливості з pеконфігурування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Федорченко, Денис Олегович; Романкевич, Віталій ОлексійовичМетою даного дипломного проєкту є розробка програмного забезпечення для побудови та модифікації базових графо-логічних моделей. Проєкт дозволяє швидше будувати такі моделі, вирішуючи задачі пошуку реберних функцій та їх мінімізації. Для вирішення задачі була розроблена модульна структура, що включає модулі для обробки вводу користувача, роботи з векторною графікою для відображення моделі на екран, генерацію булевих функцій довільної складності, модуль для перетворення об’єктного представлення функцій в формі, сприйнятній для людини, модулі для генерації та мінімізації реберних функцій, обрахунку зв’язності та інші. В ході роботи над дипломним проєктом було створено додаток, що має такі можливості: – кросплатформність, тобто робота на Windows, Mac та Linux; – простий в користуванні графічний інтерфейс; – побудова базової моделі з заданими кількістю змінних та степенем відмовостійкості; – мінімізація моделі для спрощення структури графу; – перевірка реакції моделі на довільні вектори відмов; – модифікація моделі для забезпечення стійкості моделі до довільного вектору відмови;Документ Відкритий доступ HDL-модель пристрою відновлення даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Литвиненко, Дмитро Олегович; Коляда, Костянтин ВячеславовичБакалаврський дипломний проект присвячений HDL моделі пристрою відновлення даних. Розглянуто актуальність відновлення даних в сучасному світі. Досліджено основні алгоритми відновлення даних, метод відновлення на базі, якого побудована модель швидкий та діючий. Розроблено схему алгоритм моделі відновлення, також побудови матриці відновлення, за допомогою якої здійснюється відновлення даних. В дипломному проекті обґрунтовано вибір мови HDL для реалізації пристрою. Також, представлена модель збереження даних на хмарних сховищах та актуальність хмарних сховищ в даний час.Документ Відкритий доступ HDL-модель пристрою корекції модульних помилок(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Мельник, Андрій Олександрович; Коляда, Костянтин В'ячеславовичВ ході виконання даного дипломного проєкту було розроблено HDL-модель, за допомогою якої можна провести аналіз поведінки пристрою корекції модульних помилок в тому числі: виконання зберігання даних, їх кодування і декодування, виправлення одиночних модульних помилок і також повідомляти про подвійні модульні помилки. Розроблена модель виконує кодування за допомогою подовженого модульного коду Хемінга. Також розроблена модель виконує декодування і виправлення закодованої інформаційної послідовності за синдромом. Під час розробки було поставлено ціль створення HDL-моделі з швидкою та правильною корекцією модульних помилок, і можливістю зберігати інформацію користувачеві без необхідності перевіряти інформацію. В дипломному проєкті наведено основні теоретичні відомості щодо поняття кодування, декодування, виявлення і виправлення помилок у запам’ятовуючому пристрої. Зокрема, особлива увага в проєкті звертається на опис алгоритму декодуванні по синдрому. У роботі було проведено аналіз результатів роботи змодельованої програми на основі різних тестових наборів,. Всі компоненти програми розроблені мовою програмування AHDL. Даний вибір середовища розробки дозволяє моделювати програми і пристрої на їх базі, які можна буде імплементувати у ВІС. Дипломний проєкт містить: 51 ст., 15 рис., 1 табл., 9 посилань на використаних джерел.Документ Відкритий доступ IoT пристрій на базі STM32 для моніторингу кліматичних умов у приміщенні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Майстренко, Ольга Олексіївна; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (65- с., 24- рис. 2- табл., 2- додатки). Об’єктом розробки є пристрій, який здатен здійснювати моніторинг таих кліматичних умов у приміщенні як вологість, температура, рівень CO2, атмосферний тиск та освітленість. Для реалізації було обрано мікроконтролер сімейства STM32, а саме STM32F407VET6, який має достатню потужність та кількість пінів для приєднання усієї обраної периферії. В ході розробки: - Проведено аналіз існуючих рішень для здійснення моніторингу. - Сформульовані вимоги до розроблюваної системи - Розроблено апаратну частину, яка складається із датчиків призначених власне для моніторингу та самого мікроконтролера. - Розроблено програмне забезбечення яке дозволяє керувати системою. Після завершення процесу виготовлення та проведення певної кількості різних за призначенням тестів така система може бути використана у приміщеннях, де потрібно підтримувати певні кліматичні умови. Це може бути, наприклад, складське приміщення чи лабораторія. З більш побутових: офіс, квартира чи кабінет у навчальному закладі. Таким чином дана розробка є важливим, компактним, ефективним та недорогим рішенням для стеження за кліматичними умовами у приміщеннях будь-якого призначення.Документ Відкритий доступ Telegram-бот для відправки файлів на електронні книги(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Дячук, Максим Вікторович; Радченко, Костянтин ОлександровичКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (60 с., 62 рис. 2 табл., 4 додатки). Об’єкт розробки – Telegram-бот для відправки файлів на електронні книги. Бот дозволяє пересилати файли з месенджера Telegram на електронні книги Kindle компанії Amazon. В процесі розробки були використані: мова програмування Java, Telegram Bot API, SMTP сервер. В якості бази даних використовувалась PostgreSQL. В ході розробки: • проведено аналіз методів відправки файлів на електронні книги; • проведено аналіз можливих технологій для розрбки; • сформульовані вимоги до Telegram-боту для відправки файлів на електронні книги; • розраблена архітектура; • розроблений Telegram-бот для відправки файлів на електронні книги. Використання цього боту дозволить користувачу відправляти файли на свою електронну книгу у зручний спосіб та уніфікує спосіб їх відправки на пристроях, для яких доступний месенджер Telegram.Документ Відкритий доступ Telegram-бот для забезпечення дистанційного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Козій, Руслан Володимирович; Радченко, Костянтин ОлександровичДипломний проєкт включає у себе пояснювальну записку (61 ст., 33 рис., 2 додатки). Об'єкт розробки – створення телеграм-боту для покращення успішності студента у навчанні. Веб-додаток дозволяє: отримувати розклад про будь-яку групу технічного університету КПІ, отримуючи прізвище викладача, назву предмета, тип пари та час проведення. У процесі розробки було використано платформу Node.js з використанням TypeScript для створення швидкої взаємодії між клієнтом. У ході розробки: - Проведено дослідження найоптимальнішої платформи для розробки додатку; - Знайдено оптимальну мову програмування для заданого завдання; - Проведено аналіз переваг кожної з найоптимальніших мов; - Досліджено технологічний стек для цієї мови; - Збудовано оптимальну архітектуру для зручної і швидкої роботи; - Розроблено телеграм-бота для взаємодії з клієнтом; - Протестовано додаток з усіма його можливостями. Упровадження цього додатку дозволить збільшити успішність та вчасне виконання поставлених домашніх завдань студентів у навчанні.Документ Відкритий доступ Telegram-бот для меломанів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Лепьошкін, Кирило Євгенович; Дробязко, Ірина ПавлівнаКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (53 с., 7 рис., 4 додатки) Об’єктом розробки є чат-бот для месенджеру Telegram. Метою даного проекту є розробка програмного забезпечення для месенджера Telegram, що дозволяє користувачам чат-ботів здійснювати пошук і завантаження музичних композицій з наданням додаткової інформації щодо них. Під час розробки: - проведений аналіз предметної області; - проаналізовані методики та засоби створення чат-ботів; - розроблено чат-бот, що виконує поставлені задачі. Для розробки використано мову програмування Python, Telegram Bot API, бібліотеку FFmpeg, ресурс інформації Genius, месенджер Telegram.Документ Відкритий доступ Telegram-бот по прогнозу погоди за допомогою REST API та Python(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Наконечний, Вадим Едуардович; Тесленко, Олександр КириловичКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (49 с., 18 рис., 4 додатки) Об’єкт розробки: чат-бот месенджеру Telegram. Мета даного проєкту: розробка чат-боту месенджеру Telegram, за допомогою якого користувач зможе отримати дані про погоду на даний час або ж отримати прогноз погоди на вибраний час в вибраному населеному пункті. Під час розробки: • проведений аналіз предметної області; • проведений аналіз засобів та методик створення чат-ботів; • виконано розробку чат-боту. Розробка чат-боту виконана за допомогою мови програмування Python та її бібліотек Teleбот та requests. Дані про погоду отримуються з веб-сервісу http://openweathermap.org, який надає програмний інтерфейс для користувачів, за допомогою якого можна отримувати дані про погоду, виклакаючі певні команди цього програмного інтерфейсу.Документ Відкритий доступ Автогенерація SQL-запитів на основі RESTful API для прискорення розробки логіки додатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Штефанович, Георгій Миколайович; Коляда, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. В розробці будь-якого додатку, питання сховища даних завжди стоїть майже на першому місці, а особливо в тих додатках, які оперують великою їх кількістю. Тому є актуальним питання ефективного способу доступу до даних, і тут на допомогу приходять СУБД. І так як вони є повноцінною самостійною системою, кожна з них має інтерфейс доступу до її вмісту. На сьогодні в Java уже розроблено багато інструментів для доступу до даних з коду додатку. Але, так як вкінці все зводиться до генерації та виклику необхідного для СУБД SQL-запиту, кожен із інструментів просто пропонує свій спосіб реалізації цих операцій. Запропоновано новий метод генерації та виклику SQL-запитів. І, так як в програмуванні все стандартизується дедалі більше, то новий метод базується саме на визначених стандартах та домовленостях ІТ-спільноти. Об’єктом дослідження є процеси подання, організації та логіки рівня доступу до бази даних. Предметом дослідження є метод розробки рівня доступу до бази даних на основі REST API мови програмування Java за допомогою Hibernate фреймворку та Criteria API. Мета роботи: створити новий метод розробки рівня доступу до бази даних для прискорення розробки серверних додатків Java-розробниками, який забезпечує гнучкість системи до змін та автоматизує процес написання SQL-запитів. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вперше запропоновано алгоритм генерації SQL-запитів на базі полів DTO у програмному інтерфейсі REST; 2. Дістала подальшого розвитку автоматизація внесення змін у код через потреби у відповідній бізнес-логіці; 3. Удосконалена комунікація між розробниками клієнтських додатків і серверної частини через зміни у програмному інтерфейсі. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що розроблений алгоритм надає можливості розробити логіку доступу до бази даних швидшою, простішою та на основі визначених стандартів та технологій. При цьому використання методу є простішим, ніж звичайний підхід. Програмний продукт за результатами дисертації впроваджений на підприємстві ФОП Штефанович Н.М. ЄДРПОУ 2865424907, що підверждено відповідним документом у Додатку. Даний інструмент є надійним та робить можливість змін у HTML-запитах додатків незалежнішими від серверних додатків. А декларативний стиль програмування, що використовується у запропонованому алгоритмі, дозволяє легко вносити зміни в уже існуючий функціонал. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на: • XІV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2021 (Київ, 17-19 листопада 2021 р.). • V міжнародній науково-практичній конференції “TOPICAL ISSUES OF MODERN SCIENCE, SOCIETY AND EDUCATION”, 28-30 листопада 2021 року Харків, Україна Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі методи розробки рівня доступу до SQL баз даних за допомогою стандартних підходів – REST API, ORM, JPA та СУБД, а також проведений аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки цих методів. У другому розділі наведено результати дослідження запропонованого алгоритму генерації SQL-запитів до РСУБД. У третьому розділі показано використання запропонованого алгоритму та методу розробки, указано на їх можливі проблеми та описано найкращі випадки коли їх варто застосовувати. Також наведено приклади використання поза сферою веб-розробки. У четвертому розділі проведено дослідження ефективності методу з точки зору використання ресурсів комп’ютера та з точки зору прискорення розробки. Обгрунтовано переваги та недоліки. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 80 аркушах, у тому числі 58 рисунків та містить посилання на список із 31 використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Автоматизація тестування вебдодатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-06) Воронін, Микита Глібович; Радченко, Констянтин ОлександровичДипломна робота на тему «Автоматизація тестування вебдодатків» на здобуття освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр» зі спеціальності «Комп’ютерна інженерія», написана обсягом 63 сторінки і містить 15 ілюстрацій, 3 таблиці та 15 джерел з переліком посилань. Метою даної роботи є побудова системи автоматизованого тестування програмного забезпечення вебдодатку за рахунок поєднання у собі кількох способів тестування та налаштування безперервної інтеграції для проєкту. Методи досліджень. До уваги взяти існуючі на сьогоднішній день технології, написанні мовою Javascript, виконане їх порівняння та аналіз. Здійснюється реалізація системи з використанням безперервної інтеграції, управління цією конфігурацією. В результаті дослідження наведено порівняльну характеристику та опис способів тестування на кожному рівні тестування вебдодатку, здійснено програмну реалізацію автоматизованого тестування прикладного програмного інтерфейсу, що покращить якість програмного забезпечення і полегшить його розробку. Результати досліджень можуть бути використані для побудови власного фреймворку автоматизованого тестування мовою Javascript та налаштування системи звітності до проєкту.Документ Відкритий доступ Автоматизована система аналізу ринку та розрахування ціни товару(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Денисенко, Олександра Максимівна; Радченко, Костянтин ОлександровичКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (61 с., 29 рис. 3 табл., - додатки). Об’єкт розробки – створення автоматизованої системи аналізу ринку та розрахування ціни товару. Автоматизована система дозволяє: здійснювати збір та аналіз даних товарів на Amazon для подальшого порівняння та обчислення оптимальної ціни; зокрема додаток збирає ціни та кількість відгуків. В ході розробки: − проведено аналіз вимог до автоматизованої системи і формулювання вимог до неї. − розроблено алгоритми пошуку, аналізу та порівняння даних з використанням Keepa API. − розроблено та протестовано автоматизовану систему. − внесено необхідні зміни та вдосконалено автоматизовану систему на основі результатів тестування. Результатом розробки автоматизованої системи є забезпечення швидкого аналізу релевантних товарів на Amazon з метою обчислення ціни. Використання системи в компаніях-виробниках товарів і організаціях, що працюють з маркетингом на Amazon, дозволить швидко аналізувати ринок та удосконалювати маркетингові стратегії за допомогою калькулятора ціни.Документ Відкритий доступ Автоматизована система генерування UML діаграм(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Цесля, Антон Дмитрович; Малежик, Петро МихайловичАктуальність теми. Документування програмного коду є критично важливою частиною процесу розробки та підтримки програмного продукту. В зв’язку зі стрімким збільшенням ролі інформаційних технологій в сучасному світі - складність та об’єми програмного коду в нових та існуючих проєктах постійно зростають. Людський ресурс та продуктивність праці є ключовим фактором розвитку продукту, це зумовлює те, що кожен учасник повинен мати можливість швидко дізнатись як працює той чи інший модуль проєкту для впровадження нового функціоналу чи відладки існуючого. Зважаючи на об’єми сучасних продуктів більшість розробників не знають досконально як працює вся інформаційна система, якою вони займаються. Для вирішення цього питання приходить різноманітна документація коду, яку, зазвичай, розробляють інженери, які займались ним. Зазвичай мова йде про різноманітні діаграми, які мовами розмітки на кшталт UML інженери створюють самі. Впровадження автоматичної системи генерації діаграм допоможе істотно прискорити процес розробки та підтримки продуктів та позитивно вплине на кінцевий результат. Об’єктом дослідження є алгоритми обходу абстрактного синтаксичного дерева(AST) згенерованого з вихідного коду C++ для автоматизованої генерації різноманітних діаграм мовою UML. Предметом дослідження є методи та технології обходу абстрактного синтаксичного дерева для автоматизованої генерації UML діаграм з вихідного коду C++. Метою роботи є детальний аналіз та розробка методу обходу AST для генерації різноманітних UML діаграм Наукова новизна полягає в автоматизованій генерації UML діаграм методом обходу абстрактного синтаксичного дерева з вихідного коду С++. Практична цінність отриманих робіт полягає в тому, що при розробці нового продукту, чи підтримці існуючого команда розробки буде мати можливість швидко автоматизувати дороговартісний по ресурсам процес документації проєкту, а саме її частину з діаграмами класів по поведінки, що дозволить зосередити більше ресурсів на розробку та пришвидшить ознайомлення нових людей з кодовою базою. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVІІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.), тези включені до дотатку А. Також вони були представлені на Х Міжнародній молодіжній науково-практичной інтернет-конференції «Наука і молодь в XXI сторіччі»(Полтава,28 листопада 2024р.), тези включені до додатку Б. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, 4 розділів та висновків. В додатку В предсталено презентацію, а в додатку Г – лістинг розробленого програмного забезпечення. У вступі подано обґрунтування актуальності теми, визначено об'єкт та предмет дослідження, сформульовано мету та завдання роботи, описано наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. У першому розділі зроблено оцінку важливості документування програмного коду, та проаналізовані існуючі способи для цього. У другому розділі проведено дослідження загальних молживостей UML діаграм та оглянуто інструменти для створення системи автоматичної генерації діаграм. У третьому розділі оглянуто структуру програмної системи, її модулі та алгоритми. У четвертому розділі розглянутий приклад генерації діаграм класів та поведінки У висновках представлені результати проведеної роботи. Работа представлена на 81 аркуші, містить 4 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 16 найменувань. У роботі наверено 8 рисунків та 6 таблиць Ключові слова: UML, абстрактне синтаксичне дерево, AST, C++, автоматична генерація діаграм, обход AST, документація програмного коду.Документ Відкритий доступ Автоматизована система для підтримки прийняття рішень в “A/B тестуванні”(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кривко, Євген Олегович; Малежик, Петро МихайловичАктуальність теми. A/B тестування є важливим інструментом у продуктовій аналітиці, що дозволяє компаніям приймати обґрунтовані рішення на основі даних, тестуючи вплив змін на користувачів та бізнес-метрики. Правильна перевірка результатів на статистичну значущість допомагає уникнути помилкових висновків і знизити ризик прийняття неправильних рішень, які можуть негативно вплинути на розвиток продукту та загальну ефективність бізнесу. Таким чином, автоматизація та вдосконалення підходів до перевірки статистичної значущості є актуальним завданням, що сприяє підвищенню точності та надійності результатів A/B тестувань, а також мінімізації ризику невірно прийнятих рішень. Об’єктом дослідження є процеси та методи статистичного аналізу результатів A/B тестування для прийняття обґрунтованих рішень у продуктовій аналітиці. Предметом дослідження є автоматизована система підтримки прийняття рішень в A/B тестуванні, що базується на статистичних методах оцінки значущості Мета роботи. Дослідження методів перевірки статистичної значущості в A/B тестуванні та розробка автоматизованої системи, яка базується на порівнянні різних підходів до перевірки статистичної значущості, яка дозволяє зменшити ризик прийняття невірних рішень, підвищуючи точність аналізу результатів тестування. Наукова новизна. У роботі запропоновано вдосконалену автоматизовану систему для оцінки результатів A/B тестування, яка враховує порівняння різних підходів до визначення статистичної значущості та адаптується до особливостей різних метрик. Це дозволяє не лише зменшити час на аналіз, але й підвищити точність та ефективність прийняття рішень, забезпечуючи оптимальний вибір методу для різних типів бізнес-метрик. Практична цінність. Розроблено систему, яка дозволяє отримати результати порівняння тестової та контрольної групи. Система надає можливість швидко і зручно оцінити різницю між групами, забезпечуючи аналітикам надійну основу для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень на основі результатів тестування. Апробація результатів дисертації. Результати та висновки дослідження були представлені та обговорювалися на наступних наукових конференціях: 1. «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК’2024» (м. Київ, 20-22 листопада 2024 року). 2. Х Міжнародна молодіжна науково-практична інтернет-конференція «Наука і молодь в ХХІ сторіччі» (Полтавський університет економіки і торгівлі, 28 листопада 2024 року). Тези доповідей включено до Додатку А. Також результати дослідження було впроваджено в продуктовій компанії, довідка включена до Додатку В. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. Повний обсяг дисертації – 106 сторінок, у тому числі 94 сторінок основного тексту, 9 рисунків. У вступі подано узагальнену характеристику роботи, визначено актуальність теми, сформульовано мету, об'єкт і предмет дослідження, а також окреслено завдання, що підлягають розв’язанню. У першому розділі розглянуто основи статистичного аналізу у контексті A/B тестування, висвітлено основні методи оцінки статистичної значущості, включаючи параметричні, непараметричні та ресемплінгові методи, а також запропоновано порівняльний аналіз цих підходів. Розглянуто сучасні платформи для автоматизації A/B тестувань. У другому розділі проведено класифікацію метрик у A/B тестуванні. Описано особливості аналізу кожного типу метрик та відповідність статистичних методів їхньому аналізу. Пояснено критерії вибору методу залежно від типу даних і поставлених цілей. У третьому розділі проведено експериментальне дослідження методів перевірки статистичної значущості для різних типів метрик. Виконано порівняння методів за точністю, швидкодією та універсальністю, а також визначено їхні переваги та недоліки для використання в A/B тестуванні. Четвертий розділ описує розробку автоматизованої системи для оцінки результатів A/B тестування. Представлено архітектуру системи, основні компоненти та їх функції, а також результати тестування системи на реальних даних. У висновках підбито підсумки виконаної роботи, зазначено досягнення мети, а також запропоновано напрями подальших досліджень.Документ Відкритий доступ Автоматизована система збору та аналізу даних з веб-сайтів для прийняття рішень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пузій, Богдан Анатолійович; Тесленко, Олександр КириловичАктуальність теми. Актуальність автоматизованих систем збору та аналізу даних з веб-сайтів для прийняття рішень в бізнесі залишається дуже високою і росте з кожним роком Збільшення обсягів даних в Інтернеті: Інтернет містить величезний обсяг інформації, і ця кількість продовжує зростати. Збільшення кількості веб-сайтів, соціальних мереж, форумів і т. д. створює великі можливості для збору даних. Конкуренція на ринку: В сучасному бізнесі конкуренція є жорсткою, і компанії шукають будь-який спосіб отримати конкурентну перевагу. Аналіз даних з веб-сайтів допомагає виявити нові можливості, розуміти попит споживачів і аналізувати дії конкурентів. Персоналізація і маркетинг: Клієнти очікують персоналізованого обслуговування, і збір та аналіз даних з веб-сайтів допомагає підприємствам створити більш індивідуалізовані підходи до своїх клієнтів. Тенденції і відгуки споживачів: Відгуки споживачів та відклики в інтернеті можуть значно вплинути на репутацію бренду. Важливо вчасно виявляти та реагувати на ці відгуки. Оптимізація процесів: Збір та аналіз даних може допомогти вдосконалити різні аспекти бізнесу, такі як логістика, управління запасами, ціноутворення тощо. Інновації і дослідження ринку: Дані з веб-сайтів дозволяють стежити за новими тенденціями і інноваціями в галузі, а також здійснювати дослідження ринку для прийняття стратегічних рішень. Інтелектуальні технології: Завдяки розвитку машинного навчання і обробки природної мови, автоматизовані системи стають все більше здатніми аналізувати великі обсяги даних з веб-сайтів і виділяти цінну інформацію. Загалом, використання даних з веб-сайтів для прийняття рішень в бізнесі допомагає підприємствам бути більш конкурентоспроможними, а також підвищує їх здатність реагувати на зміни на ринку та вимоги споживачів. Тому ця тема залишається важливою та актуальною. Об’єктом дослідження буде сам процес розробки, впровадження та тестування автоматизованої системи. Предметом дослідження є технічна реалізація системи та методи аналізу даних Мета роботи: Дослідження та аналіз проблеми: Розглянути поточний стан сфери бізнесу та виділити проблеми, які можуть бути вирішені за допомогою автоматизованої системи для збору та аналізу даних з веб-сайтів. Розробка автоматизованої системи: Розробити концепцію та архітектуру автоматизованої системи для збору та аналізу даних з веб-сайтів. Впровадження та тестування системи: Провести впровадження системи в реальному бізнес-середовищі та здійснити її тестування на практиці. Збір та аналіз даних: Зібрати дані з веб-сайтів і провести їх аналіз з метою виявлення інсайтів та корисної інформації для прийняття рішень в бізнесі. Практична цінність полягає у наступних причинах: Покращення прийняття рішень: Збір і аналіз даних з веб-сайтів дозволяє підприємствам отримувати важливу інформацію про свій ринок, конкурентів, споживачів та тренди. Ця інформація створює підґрунтя для більш обґрунтованих стратегічних та тактичних рішень. Моніторинг конкурентів: Збір даних з веб-сайтів конкурентів дозволяє слідкувати за їхніми акціями, цінами, продуктами та маркетинговими стратегіями. Це дає можливість адаптувати власні підходи для збереження конкурентної переваги. Підвищення ефективності маркетингу: Аналіз даних з веб-сайтів допомагає визначити ефективність рекламних кампаній та маркетингових заходів, що дозволяє зменшити витрати і зосередитися на стратегіях, які працюють краще. Підтримка прийняття рішень щодо асортименту товарів та послуг: Дані, зібрані з веб-сайтів, можуть допомогти підприємствам визначити попит на певні товари та послуги, а також спрогнозувати зміни у смаках споживачів, що полегшує управління асортиментом. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі в цілому. Ключові слова: автоматизована система, збір даних, аналіз даних, веб-сайти, прийняття рішень, бізнес-аналітика, маркетингові дослідження, конкурентний аналіз, рішення на основі даних, бізнес-інтелект, поток даних з веб-сайтів, моніторинг ринку, ефективність маркетингу, аналіз споживчої поведінки, попит на товари та послуги, система автоматизації даних, оптимізація бізнес-процесів, розширення асортименту, потенційні можливості бізнесу.Документ Відкритий доступ Автоматизована інтелектуальна система моніторингу ринку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-06) Чугаєвський, В'ячеслав Андрійович; Радченко, Костянтин ОлександровичОб'єкт розробки - Створення автоматизованої інтелектуальної системи для моніторингу ринку, та прийняття рішень на основі технічного аналізу даних. Мета проекта: Автоматизувати процес обробки даних, технічний аналіз і автономне прийняття рішень, відповідно поточній ситуації ринку. Область застосування: Застосовується в економічній сфері для технічного аналізу, і автономної торгівлі на різних фінансових ринках. Дана система дозволять, в реальному часі обробляти потік інформації і проводити технічний аналіз отриманих даних ринках, що дозволяє зробити висновки щодо поточної ситуації ринку і автоматизувати процес прийняття рішень.