Code Mining

Трек, посвященный проблематике анализа исходных кодов “Code Mining”, появился в OpenDataScience сообществе в 2019 году на Data Fest Siberia 2 в виде двух обзорных докладов «Программисты — пишут, роботы — читают. Зачем бизнесу автоматический анализ кода?» и «Анализ исходных кодов: обзор задач, последних статей и разработок». С тех пор на различных конференциях по программной инженерии и анализу данных мы наблюдаем возрастающий интерес к задачам, которые решают специалисты области:

• автокомплит и его жизнь в наши дни;
• автоматизированный код-ревью;
• суммаризация кода, автогенерация кода;
• анализ схожести исходных кодов (поиск клонов);
• поиск ошибок, поиск уязвимостей;
• оценка критериев качества исходных кодов;
• классификация, структуризация исходных кодов;
• оценка авторов исходных кодов;
• анализ истории разработки;
• анализ код-артефактов;
• и многие другие.

По всем вопросам и предложениям о развитии трека можно обратиться к его организатору, Алексею Смирнову, ODS slack / telegram: @alsmirn. 

Благодарности

Организаторы бесконечно благодарят спикеров компаний JetBrains, JetBrains Research, PVS-Studio и Profiscope.io за подготовленные доклады и активное участие в нетворкинг-сессиях «Статический анализ кода vs. Машинное обучение» и «Какими навыками должен обладать специалист в области code mining?»:

• Виктория Ханиева, PVS-Studio, tg: @vkhanieva;
• Глеб Моргачев, JetBrains, tg: @gmorgachev;
• Владимир Коваленко, JetBrains Research, tg: @vovak;
• Михаил Кириллов, tg: @DataChort;
• Константин Тяпочкин, @Profiscope.io, tg: @tyapochkinks.