Siendo 2018 un año especial para celebrar 50 años de tremendamente exitoso de investigación, educación y prácticas en ingeniería de software, SIMBig se complace en presentar el DISE (Ingeniería de software por datos) para su primera edición.
La ingeniería de software es la aplicación de técnicas y métodos de ingeniería para el desarrollo de software. Se gana cada vez más importancia en la investigación, series de conferencias internacionales de gran prestigio como ICSE, ASE y ESEM ofrecen lugares dedicados para discutir los avances de la investigación en ingeniería de software. Por otro lado, gracias a la era de la ingeniería de software de datos, ha ganado terreno en muchos campos al introducir nuevas tecnologías para respaldar la mayoría de las acciones humanas, desde tareas domésticas hasta acciones militares.
El objetivo de DISE es proporcionar un foro abierto para investigadores, profesionales y educadores en Perú y América Latina i) discutir su trabajo actual sobre prácticas de ingeniería de software basadas en datos ii) compartir experiencias sobre el uso de métodos y herramientas de ciencia de datos para resolver problemas de ingeniería de software y iii) identificar los principales desafíos en el tema de transferencia de conocimiento entre las comunidades de ciencia de datos y ingeniería de software
Más concretamente, apuntamos a crear una ocasión para discutir la ingeniería de software basada en datos a través de la exploración:

• - Nuevos escenarios, métodos y técnicas para la ingeniería de software basada en datos
• - Ideas nuevas y emergentes sobre técnicas para la ingeniería de software basada en datos
• - Experiencias para tratar de resolver problemas de ingeniería de software explotando usuarios y datos contextuales
• - Sinergias e interacciones entre las técnicas y métodos de ingeniería de software basados ​​en datos del sistema cruzado

Estamos buscando contribuciones que investiguen modelos, principios de diseño, métodos y técnicas para la ingeniería de software utilizando un enfoque basado en datos. Los temas incluyen, pero no están limitados a:

• Data-driven search based software engineering.
• Model-driven software engineering for exploiting users and contextual data.
• Data-driven software evolution and maintenance.
• Data-driven software adaptation.
• Data-driven self-* (self-management, self-adaptation, self-protection, etc.) systems.
• Data-driven security and privacy .
• Data-driven software testing.
• Data-driven requirement engineering .
• Affective software engineering.
• Data-driven educational software engineering.
• Crowdsourcing for Software Engineering .
• Ethical issues on data collection and exploitation.
• Platforms and Infrastructure for data-driven software engineering.
• Data-driven design pattern for software engineering.
• Non-functional aspects of Big Data processing.

• Las presentaciones deben estar en PDF.
• Debe de estar formateadas con el formato de Publicaciones Springer. Para detalles sobre el estilo de Springer, vea aqui

Presentaciones para SIMBig 2018 - DISEAQUI.

• Alejandro Catala (University of Twente, Netherlands)
• Cristian Lopez (Universidad de la Salle, Peru)
• Daniel Rodriguez (Universidad de Alcalá, Spain)
• David Gomez-Jauregui (ESTIA, France)
• Davide Fucci (University of Hamburg, Germany)
• Dietmar Pfahl (University of Tartu, Estonia)
• Itzel Morales Ramirez (Infotec, Mexico)
• Joao Araujo (Universidade Nova de Lisboa, Portugal)
• Jose Antonio Pow Sang (PUCP, Peru )
• Lizeth Tapia (University of Oslo, Norway)
• Manuel Munier (Université de Pau et des Pays de l'Adour, France)
• Nazim Madhavji (University of Western Ontario, Canada)
• Nour Ali (Brunel University London, UK)
• Oscar Pastor (Universitat Politècnica de València, Spain)
• Vanea Chiprianov (Université de Pau et des Pays de l'Adour, France)
• Vincent Lalanne (Université de Pau et des Pays de l'Adour, France)
• Yuanyuan Zhang (University College London, UK)
• Yudith Cardinale (Universidad Simon Bolivar, Venezuela)