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Die Java User Group Hessen (JUGH) ist Teil der internationalen Java Community und widmet sich dem freien Know-how-Transfer zwischen Java-Enthusiasten. Der Heimatsitz der JUGH ist Kassel.

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Mit Datenanalysen Probleme in der Entwicklung aufzeigen (Markus Harrer)

Ing.-Schule Universität Kassel, Raum HS 0315

Als Softwareentwickler einmal so richtig schön in unseren Softwaresystemen aufräumen oder zumindest grobe Schnitzer korrigieren - ein Traum! Allerdings kommen wir da mit unserem „Nerdy Talk“ nicht wirklich weiter: Das Management kann nur mit Zahlen, Daten, Fakten überzeugt werden - insbesondere, wenn unsere Aufräumarbeiten aufwendig und teuer sein könnten. Zudem sind länger andauernde, rein technische Problemlösungen praktisch unsichtbar für den Fachbereich, was zusätzlich Zweifel an Investitionen aufkommen lassen kann. Im seinem Vortrag stellt uns Markus die Methoden von Software Analytics vor - einer Vorgehensweise, mit deren Hilfe sich Probleme im Code auch für Nichttechniker sichtbar und verständlich darstellen lassen - inkl. Lösung, rein auf Basis von Daten aus der Softwareentwicklung. Konkret sehen wir uns das „digitale Notizbuch“ sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen an. Hiermit lassen sich individuelle Fehlerquellen und Problemursachen Schritt für Schritt nachweisen - über Hypothesen, Analysen und Visualisierungen. Markus zeigt das Zusammenspiel von Open-Source-Analyse-Werkzeugen wie Jupyter, Pandas, jQAssistant oder Neo4j zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, Profiler, Logfiles etc.). In Praxisbeispielen arbeiten wir uns zu Problemursachen vor, suchen nach defektem Code, erschließen No-go-Areas in Anwendungen und priorisieren gewinnbringende Aufräumarbeiten. Zur Person: Markus Harrer studierte Informatik (Bachelor) und Wirtschaftsinformatik (Master) an der Technischen Hochschule Nürnberg. Seine Spezialgebiete sind Software Analytics, Softwaresanierung, Performance-Optimierung und Clean Code. Als Trainer und Berater bei INNOQ zeigt er, wie mit Hilfe von datenzentrierten, nachvollziehbaren Analysen Softwareprodukte nachhaltig und strategisch sinnvoll verbessert werden können.

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