Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
482551		Yeni nesil yazılım geliştirme eğilimlerine yönelik uzman bilgi ve becerilerinin olasılıksal konu modelleme yordamıyla belirlenmesi / Determination of expertise knowledge and skills related to new generation software development trends using probabilistic topic modeling process Yazar:FATİH GÜRCAN Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE Yer Bilgisi: Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bilgisayar yazılım dilleri = Computer software languages ; Uygulama yazılımı = Application software	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 147 s.
Son yıllarda yazılım alanında yaşanan hızlı teknolojik dönüşüm doğrultusunda, yakın gelecekte bu teknolojik dönüşüme ayak uydurabilecek bilgi ve donanıma sahip yazılım geliştirme uzmanlarına yönelik büyük bir talep patlaması öngörülmektedir. Yazılım endüstrisinde yoğun olarak talep edilen yeni nesil yazılım geliştirme eğilimlerine yönelik uzman bilgi ve becerilerinin analizi ve anlaşılması, bu talep ve ihtiyaçların karşılanması açısından stratejik öneme sahiptir. Bu kapsamda, yazılım endüstrisinde ortaya çıkan güncel talep ve eğilimleri belirlemek amacıyla yazılım odaklı iş ilanları üzerinde Gizli Dirichlet Ataması (Latent Dirichlet Allocation) yöntemiyle olasılıksal konu modellemeye dayalı bir anlamsal analiz gerçekleştirilmiştir. Analizin sonucunda elde edilen bulgular, yazılım endüstrisinde yoğun talep gören mesleki rolleri, bu rollere ait temel becerileri, yükselen eğilimleri ve programlama dillerine yönelik talepleri ortaya koymuştur. Bu çalışmada elde edilen bulguların yazılım endüstrisindeki mesleki talep ve eğilimlerin daha iyi anlaşılması açısından katkı sağlayacağı öngörülmektedir.
In the recent years, in line with rapid technological transformation in the field of software, a great demand explosion is expected for the software development professionals who have knowledge and equipment that can keep up with this technological transformation in the near future. The analysis and understanding of the expertise knowledge and skills of the next generation software development trends, which are heavily demanded in the software industry, have strategic importance in terms of meeting these demands and needs. In this framework, a semantic analysis based on the probabilistic topic modeling has been performed on software-focused job advertisements using the Latent Dirichlet Allocation method to determine the current demands and trends in the software industry. The findings of the analysis revealed the highly in-demand occupational roles in the software industry, the basic skills of these roles, their rising trends and demands for programming languages. It is envisaged that the findings obtained in this study will contribute to a better understanding of the occupational demands and trends in the software industry.