MPS Need to Know
De unde încep?
Ești nou pe MPS și nu știi de unde să începi? Citește de sus în jos. Durează 3 minute.
Pasul 1 — Intră pe Moodle și pe Teams
Urmărește instanța de curs pe curs.upb.ro (MPS 2026-2027). TBA
Poți găsi detalii și pe canalul de Teams curs.upb.ro. TBA
Acolo găsești:
Anunțuri importante de la echipă
Forumurile de discuții (folosește-le, nu da mail pentru orice)
Materialele de curs și laborator
Formularele de feedback
* Atunci când ai întrebări legate de curs, laborator sau teme, folosește, te rugăm, forumurile de pe Moodle sau canalele create pe Teams. Rolul acestor mijloace este: să ți se răspundă la întrebări și la problemele pe care le ai.
În funcție de direcția aleasă, laboratoarele sunt împărțite pe specificul direcției. Astfel, există laboratoare pentru Direcția 1 și pentru Direcția 2, vezi orarul de pe pagina principală
Pentru împărțirea pe intervalele de laborator din
orar vom folosi
TBA începând cu
TBA
-
-
Pasul 2 — Alege-ți intervalul de laborator
Alocarea pe intervale se face în săptămâna 2 prin TBA. Urmărește anunțurile de pe Teams, căci locurile sunt limitate și este primul venit, primul servit.
Nu rata fereastra de alocare. Dacă nu te înscrii la timp, ești repartizat manual unde mai sunt locuri.
Pasul 3 — Alege direcția
MPS are două direcții.
| | Direcția 1 | Direcția 2 |
| Tema | Proiect software | Articol de cercetare |
| Echipă | ~7-8 persoane | ~3-4 persoane |
| Ce livrezi | Cod funcțional + documentație | Articol științific + software de analiză |
| Evaluare finală | Demo-Day în sesiune | Susținere articol în sesiune |
| Și mai faci | Activitate la curs + examen scris | — |
| Se potrivește dacă | Îți place să construiești software | Îți place să analizezi și să scrii |
Direcția 1 — Proiect software
De ce există:
Simulează un mediu real de lucru în industrie — echipă mare, roluri definite, deadline-uri, decizii de arhitectură justificate. Scopul e să înțelegi cum funcționează un proiect software end-to-end, nu doar să scrii cod.
Ce faci concret:
Ești în echipă de ~7-8 oameni cu roluri distribuite (project manager, dev, QA etc.)
Lucrați pe un proiect comun pe parcursul lab-urilor 3–12, cu sync săptămânal cu asistentul
Livrezi: cod funcțional + documentație (arhitectură C4/UML, plan de test, meeting minutes, decizii justificate)
La final prezinți la Demo-Day în sesiune
Pro:
Experiență similară cu ce găsești în industrie — merge direct în CV/portfolio
Munca e mai ales tehnică, mai puțin scris academic
Demo-Day e mai relaxat decât un examen clasic
Dacă echipa funcționează bine, munca e împărțită eficient
De luat în calcul:
Echipă mare = risc de free-riders și coordonare mai complicată
Depinzi de ceilalți — dacă echipa e dezorganizată, simți tu efectul
Tema proiectului e dată, nu alegi tu subiectul
Direcția 2 — Articol de cercetare
De ce există:
Introduce studenții în cercetare academică aplicată — analiză, metodologie statistică, scriere structurată. Output-ul are valoare reală: articolele bune sunt trimise spre publicare în reviste internaționale de specialitate.
Ce faci concret:
Alegi o temă din zona managementului dezvoltării software (împreună cu echipa și asistentul) dintr-un set de teme deja date. Temele vor fi adăugate pe Moodle TBA
Construiești sau găsești un dataset relevant (Kaggle, GitHub mining, survey-uri proprii etc.)
Aplici metode statistice (ANOVA, corelație Pearson, teste complementare)
Scrii un articol academic structurat: introducere, related work, metodologie, rezultate, concluzii, care poate fi publicat într-un jurnal de specialitate (ajută pentru la doctorat :) )
Faci un software minimal de procesare și vizualizare a datelor
La final prezinți și susții articolul în sesiune
Pro:
Echipă mică = mai ușor de coordonat, mai multă autonomie
Poți ieși din materie cu o lucrare publicată în CV dacă articolul e acceptat
Se potrivește bine dacă ai în plan un master sau doctorat
De luat în calcul:
Probleme la plagiat, în special cu AI-ul =(
Trebuie să scrii mult și bine — un articol academic serios nu e un referat
Metodologia statistică poate părea intimidantă dacă nu ai mai lucrat cu ea
Dataset-ul potrivit poate fi greu de găsit sau de construit de la zero
4 din 10 puncte sunt concentrate în susținerea finală — risc mai mare la final
Dacă fundamentarea e slabă, e greu de recuperat în ultima săptămână
Pasul 4 — Urmărește calendarul