2020. aastal lõpetas IT-tööstusmagistrantuuri programmi teine lend, mille tulemusena valmis viis vinget magistritööd:
1. Kerstin Äkke ja Dateli käe all valmis magistritöö, mis kannab nime “Lume tuvastamine Eestis tehisavardari piltidelt masinõppe meetoditega”. Töö eesmärk oli testida meetodit, mis ühendas kõige tavalisemad tehisavaradarist tuletatud tunnused masinõppemudeliga, Eesti oludes. Juhendajad: Viacheslav Komisarenko, Anti Gruno
Kerstini kommentaar oma lõputöö osas: “Lume tuvastamise teema vastu on huvi teadusringkonnas. Juhendaja soovitas seda teemat, sest töö SAR (Synthetic Aperture Radar) andmetega on midagi, millega Datel juba tegeleb Sille projekti raames. Teema ise ei ole otseselt seotud ühegi käesoleva projektiga ja selle põhiline eesmärk oli toetada tulevasi töid SAR andmetel.”Dateli andmeteadlane Anti Gruno:“Antud magistritööl on suur praktiline väärtus. Töö käigus omandatud kogemusi nagu ESThubi töövoo modeleerimine, objektide tuvastamine erinevate parameetrite põhjal, masinõpe kasutatakse tulevikus erinevates SAR arendusprojektides.”
2. Alar Leemet liitus IT-tööstusmagistrantuuri programmi kaudu Pipedrive’iga ning ühiseks huviks sai Pipedrive-siseste häkatonide uurimine. Eesmärgiks oli leida asjaolusid, mis mõjutavad häkatoni projektide jätkumist pärast häkatoni, kasutades selleks vaatluseid, küsimustikke ja intervjuusid. Kuidas ja mis töö tulemusena valmis saab lugeda lähemalt juba magistritööst “Häkaton kui ettevõtte innovatsiooni edendaja – pikiuuring”. Juhendaja: Alexander Nolte
Pipedrive arendusmeeskonna juht Marko Nõu on andnud magistritööle järgneva tagasiside: “Miks peaks firmad üldse häkatone korraldama? On neist mingit kasu ka? Alari magistritöö annab detailse ülevaate ja eriti just päevakohases võtmes - kas ja kuidas toimivad need distantsilt? Häkatonid on Pipedrives saanud iseenesestmõistetavaks, aga keegi pole kunagi neid nii laiaulatuslikult uurinud. Siin on palju mõtteainet nii meeskondadele kui korraldajatele.”
3. Kiryl Lashkevich oli teine IT-tööstusmagistrant, kes liitus perioodil 2019–2020 Pipedrivega. Ta uuris Pipedrive üleminekut Scrum võtetelt Missiooni-põhistele võtetele ja tema magistritöö kannab pealkirja “Väleda tarkvara arendusprotsessi parandamine kohandatud Missiooni-põhiste võtetega. Juhtumiuuring.”Juhendajad: Fredrik Payman Milani, Mario Ezequiel Scott
Pipedrive arendusmeeskonna juht Marko Nõu on andnud magistritööle järgneva tagasiside “Siiani pole keegi meie tarkvaraarenduse protsessidest nii laiaulatuslikku uurimust teinud. Ühelt küljelt pakub Kiryli magistritöö nostalgilise, tagasivaatava õppetunni meie firma arendusmeeskonna ajalukku - kuidas me läbi pideva õpiprotsessi ja sünnitusvalude oleme käesoleva arendussüsteemi loonud. Teisalt annab oma võrdluste ja detailidega kinnitust, et oleme teinud õigeid valikuid.”
4. Laura Ruusmann töötas oma magistritöö “Kategooria-, toote- ning kogu kataloogi põhjal müüke prognoosivate mudelite võrdlemine” kallal STACCis. Laura katsetas müügi prognoosimise parima täpsuse saavutamiseks mitut madalaimate arvutuslike nõuetega meetodit: traditsiooniline statistiline prognoosimismeetod (ARIMA), klassikalised masinõppe tehnikad (täpsemalt ansamblimeetodid) ja kolmas põhineb tehisnärvivõrkudel (konkreetsemalt rekurrentsed närvivõrgud LSTM-i arhitektuuriga).Juhendajad: Marlon Dumas, Eerik Muuli
5. Mohammad Mahdi Mohebbian’i partnerettevõtteks oli Positium ning uurimisteemaks “Mobiilse andmeside reaalajas sündmuste tuvastamise süsteem”. Selles lõputöös on demonstreeritud ettevõtte süsteemi rakendamist administratsiooni alluvuses olevate rakutornide käitumise jälgimiseks. Sellise süsteemi põhifunktsioon on eri piirkondades toimuvate sündmuste tuvastamine tunnipõhise ajakava abil, kasutades kõrvalekalde tuvastamiseks mitut statistilist lähenemisviisi.Juhendajad: Amnir Hadachi, Erki Saluveer
2019. aasta kevadel lõpetas edukalt IT-tööstusmagistrantuuri esimene lend. Kaitsti neli magistritööd:
Maksym Semikin uuris koostöös STACC’iga sessioonpõhiseid soovitussüsteeme, mille tulemusena valmis magistritöö “Lahendus uute kasutajate ja toodete lisamiseks sessioonipõhistes soovitusüsteemides”.
Simona Micevska töötas oma magistritöö “Statistiline triivi avastamise meetod” kallal Reach-U’s. Töö eesmärk oli viia masinõppemudelid rohkem vastavusse testvalmis lahendustega, arvestades ettevõtte vajadusi ja eesmärke.
Oleksandr Shvechykov’i partnerettevõtteks oli Pipedrive ning uurimisteemaks “Tarkvaratoote skaleerimine: Pipedrive teekond”. Magistritöö kirjeldab Pipedrive’i üleminekut monoliitselt tarkvara arhitektuurilt mikroteenustel põhinevale arhitektuurile ja kindlate vastutusvaldkondadega meeskondadelt üleminekut meeskondadele, mis luuakse dünaamiliselt tegelemaks ajaliselt piiratud ja eesmärgipäraste ülesannetega.
Margarit Shmavonyani lõputöö valmis koostöös Swedbankiga. Tema töö „Rakenduse elutsükli haldamise parandamine: Swedbank’i juhtumiuuring“ annab üldise ülevaate rakenduse elutsükli haldamisest. Juhtumiuuringu eesmärgiks on tuvastada riskid ja probleemid, millega puutub Swedbank kokku AML protsessides ja välja pakkuda lahendused nendele.
Parema kasutuskogemuse tagamiseks kasutame küpsiseid. TÜ välisveeb ei töötle ega kogu isikuandmeid. Välisveeb kasutab FB Pixeli ja Google Analyticsi teenust. Loe lähemalt andmekaitsetingimustest.