stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Berossus
Babyloniaca (Babil Tarihi) > Kitap 3

3. Kitap Babil'in Nabonassar'dan I. Antiohos'e (muhtemelen) kadar olan tarihini anlatıyor. Yine kral listelerini kullanmış olması muhtemeldir, ancak hangilerini kullandığı bilinmemektedir. Mezopotamya'da Kral Listesi A (MÖ 6. veya 5. yüzyıllara ait bir kopya) ve Kronik 1 (biri kesin olarak MÖ 500'e tarihlenen 3 kopya) olarak bilinen belgelerin, Tarih ile eşzamanlılıklarından dolayı genellikle onun kullandığı belgeler olduğu öne sürülür (ancak bazı farklılıklar vardır). Nabukodonosoros (II. Nebukadnezar, MÖ 604 - 562) ve Nabonnedos (Nabonidus, MÖ  556 - 539) zamanlarına ait tarihinin büyük bir kısmı günümüze ulaşmıştır. Burada onun tarihe ilişkin ilk yorumunu görüyoruz; kralların başarısının ve başarısızlığının ahlaki davranışlarına dayandığını ileri süren bir ahlak dersi veriyor. Bu, bir diğer Babil tarihi olan Nabonidus Kroniği'ne (ve İbranice İncil'e) benzemektedir ve Thukididis gibi diğer Yunan tarihçilerinin akılcı anlatımlarından farklıdır.
Yahudi tarihçi Josephus'un zamanında (MS 1. yüzyıl), Berossus'un Keldani Tarihi'nin üçüncü kitabında yer alan tarihi kayıtlar hala mevcuttu ve Josephus tarafından altı Babil kralının hükümdarlık yıllarını belirtmek için kullanılmıştır. Josephus'un bu kralların saltanat yıllarına ilişkin kayıtları, Batlamyus tarafından da Kanunlar eserinde doğrulanmıştır; ancak Batlamyus, Neglissar ile Nabonnedus arasındaki dönemde hüküm süren kralı belirtilmemiştir.
Etkisi

Sonraki yüzyıllarda Berossus büyük bir astronom, peygamber, bilge ve tarih yazarı olarak anılmıştır. Örneğin Yaşlı Plinius, Berossus'un geleceğe ilişkin öngörülerinin doğruluğu nedeniyle Atina halkı tarafından bir heykelinin dikildiğini aktarmıştır. Başka bir isim olan Pausanias, Berossus'un İbrani Sibyl'in babası olduğunu söyler.
Vitruvius'un münferit bir raporunda, Berossus'un Kos Adası'nda bir astronomi okulu kurduğu iddia eder; ancak bu genellikle daha sonra oluşturulmuş bir söylem olarak reddedilir. Bazı tarihçiler, bu hikâyenin Babil ve Yunan astronomisi arasında süreklilik yaratan bir hikâye sağlamak amacıyla ortaya çıktığını ileri sürmüşlerdir.
1498 yılında Viterbo'lu Annius, Berossus'un kayıp kitaplarını bulduğunu iddia etmiştir. Bunlar aslında ayrıntılı bir sahteciliktir. Ancak, Annius'un Tufan'ın İncil'deki anlatımından sonra gelen tarihsel boşluğu dolduran Yafes'ten itibaren kralların bir listesini sunması nedeniyle, Rönesans'ın nüfus ve göç hakkındaki düşünce biçimlerini büyük ölçüde etkilediler. Annius ayrıca klasik kaynaklardan gelen karakterleri İncil çerçevesine dahil etmiş ve kendi açıklamasını Commentaria super opera diverorum auctorum de antiquitatibus loquentium (Antik Çağı Tartışan Çeşitli Yazarların Eserleri Üzerine Yorumlar ) olarak yayınlamıştır. Bunun bir sonucu olarak Batı Avrupa'daki Druid rahipleriyle Kelt ırkları hakkında karmaşık teoriler ortaya çıkmıştır.
İbn-i Sina (Gaziantep Tramvayı)

| İbn-i Sina |
| --- | --- |
Gaziantep Tramvayı istasyonu
İstasyonun girişi ve platformu

Konum: İbn-i Sina Mahallesi, 400. Cadde, 27270 Şahinbey, Gaziantep Türkiye
Koordinatlar: 37°00′56″K 37°23′03″D﻿ / ﻿37.01556°K 37.38417°D﻿ / 37.01556; 37.38417
Sahip: Gaziantep Büyükşehir Belediyesi
İşletmeci: GAZİULAŞ
Hat(lar): 
Peronlar: 1 ada peronu
Raylar: 2
Tren işletmecileri: GAZİULAŞ
Yapı
Yapı türü: Hemzemin
Otopark: Hayır
Bisiklet altyapısı: Evet
Engelli erişimi: Evet
Diğer bilgiler
Durum: İşletmede
Ücret bölgesi: T1
Tarihçe
Açılış: 2016
Elektriklendirme: 750 V DA Katener (2016)
Hizmetler
Demiryolu ulaşımı Toplu ulaşım
İbn-i Sina Tramvay İstasyonu, Gaziantep Tramvayı'nın T1 (İbn-i Sina – Gar) Tramvay Hattı'nda yer alan ve 2016'da hizmete giren hemzemin tramvay istasyonudur.
Şahinbey ilçesi İbn-i Sina Mahallesi'nde Gaziantep Şehir Hastanesi karşısında yer almaktadır.
Hatlar

(İbn-i Sina – Gar)
Hizmetler > Güzergâh

| Gaziantep Büyükşehir Belediyesi> GAZİULAŞ.Önceki İstasyon | Gaziantep Büyükşehir Belediyesi> GAZİULAŞ.Gaziantep Tramvayı | Gaziantep Büyükşehir Belediyesi> GAZİULAŞ.Sonraki İstasyon | Gaziantep Büyükşehir Belediyesi> GAZİULAŞ.Sefer Sıklığı |
| --- | --- | --- | --- |
| Başlangıç |  (İbn-i Sina – Gar) | Akkent Gar yönünde | 06.00 – 23.30 saatleri arasında 6 dakikada 1 sefer |
Çevre alanı

Gaziantep Şehir Hastanesi
Görseller

İstasyona doğru hareket eden tramvay aracı ve Gaziantep Şehir Hastanesi
X. Leo

| Papa X>  Leo |
| --- | --- |
X. Leo'nun portresi
Doğum: Giovanni Battista Cibo 11 Aralık 1475 Floransa, Floransa Cumhuriyeti, (günümüzde İtalya)
Ölüm: 1 Aralık 1521 Roma, Papalık Devletleri, (günümüzde İtalya)
Etkin yıllar: 9 Mart 1513  - 1 Aralık 1521
Yerine geldiği: II. Julius
Yerine gelen: VI. Hadrianus
Din: Hristiyanlık (Katolik)
İmza

Papa X. Leo'nun Medici papası arması
Papa X. Leo (d. 11 Aralık 1475 Floransa, Floransa Cumhuriyeti, (günümüzde İtalya) – o. 1 Aralık 1521 Roma, Papalık Devletleri, (günümüzde İtalya)) (Doğum adı: Giovanni de' Medici), 9 Mart 1513 - 1 Aralık 1521 döneminde papalık yapmıştır. Kuzeni Giulio di Giuliano de' Medici de sonradan Papa VII. Clemens (1523-34) olarak aynı mevkiye gelmiştir.
Hayatı > Papalıktan önce

Muhteşem Lorenzo olarak da bilinen Floransa Cumhuriyeti'ni efektif olarak hükümdar gibi idare eden Lorenzo de' Medici ve eşi Clarice Orsini'nin ikinci oğulları olarak dünyaya gelmiştir.
Ailesi tarafından kilise hiyerarşisi içinde bir kariyer yapması kararlaştırıldığı çocukluğundan beri bilinmekte idi. Daha 7 yasında iken saçları keşiş saçı stilinde kesilmeye başlanmıştı. Keşiş olursa kendini iyi geçindirebilmesi babası tarafından vakıflar ve diğer papaz seçme hakları Giovanni'ye devredilmişti. 8 Mart 1489'da kız kardeşi "Maddalena de' Medici"'nin Papa VIII. İnnocentius'un oğlu olan "Franceschetto Cibo" ile evlilik yapması nedeniyle karşılık olarak papa tarafından 13 yasında iken Santa Maria in Domnica Kardinal-Papazlığı'na atandı. Fakat bundan sonra üç yıl kilisesinin kolejinin karar verme toplantılarına katılmadı ve kardinal giysileri giymesine izin verilmedi. Bu arada babası Lorenzo'nun etrafında toplamış olduğu hümanizma alimleri olan Angelo Poliziano, Pico della Mirandola, Marsılio Fıcino ve Bernardo Dövizio Bibbiena'dan dersler aldı. 1489-1491'de Pisa'da ilahiyat ve kilise hukuku eğitimi yaptı.
23 mart 1492'de resmen "Kutsal Kardinaller Koleji"'ne kabul edildi ve Roma'da ikamet etmeye başladı. Babası 8 Nisan 1493'te ölünce 17 yasında olan Giovanni geçici olarak Floransa'ya döndü. Fakat orada fazla kalmadan Papa VIII. İnnocentius 'un ölümüyle gereken yeni papayı seçmek için Roma'ya "Kardinaller Konklavı"'na iştirak etmek için geri döndü. Bu konklavda Giovanni de' Medici'nin aleyhinde olmasına rağmen Kardinal Rodriogo Borgia papa seçildi ve Papa VI. Alexander ismini aldı.
Bundan sonra Floransa'ya dönen Giovanni Savonarola'nin Floransa'da hareketi sırasında ve Fransa Kralı VIII. Charles'ın Floransa'yı işgali altında ağabeyi Piero di Lorenzo de' Medici evinde sığındı. Bu Kasım 1491'de Floransa'nın ayaklanıp Medici'leri Floransa'dan kovmaya karar vermelerine kadar sürdü. Sürgün edilen Pierör Venedik ve Urbino'ya gitti. Giovanani ise Almanya yolu ile Hollanda'ya geçip orada ve Fransa'da yaşamaya başladı.
Giovanni Mayıs 1500'de Roma'ya döndü. Orada Papa VI. Alexander tarafından göstermelik olarak içtenlikle karşıladı. Giovanni Roma'da birkaç yıl sanat ve edebiyatla uğraştı. 1503'te bir akrabası olan Papa II. Julius'un papalığa seçilmesini çok iyi karşıladı ama aynı yıl ağabeyi Piero de' Medici oldu ve Giovanni Medici ailesinin en büyük aile reisi olarak kaldı.1 Ekim 1551'de Giovanni Papa tarafından Bologna şehri ve Romagna bölgesine papalık temsilcisi yapıldı. Floransa Cumhuriyeti idarecileri Pisalılar tarafından ikileşmede (Pisa Schieşması) Papa II. Julius'un istemediği tarafı tutunca, Papa. II. Julius Giovanni'yi komutanlığından bir Papalık Devleti ordusunu Floransa üzerine gönderdi ama şehri eline geçiremedi. Bu ve diğer faaliyetlerle Giovanni de' Medici'nin Floransa'yı eline geçirme uğraşları hep boşa çıktı.
Yazılım çaba tahmini

Yazılım çaba tahmini, bir yazılım projesi veya içindeki belirli görevleri tamamlamak için gereken zamanı, çabayı ve kaynakları tahmin etme sürecidir. Doğru tahmin, proje başarısızlığına yol açabilecek zamanlama ve bütçe sorunlarını önlemeye yardımcı olur. Maliyet tahmini, çaba tahmini ile birlikte, eksik, belirsiz ve gürültülü girdilere dayanarak bir yazılımı geliştirmek veya sürdürmek için gereken en gerçekçi çaba miktarını (kişi-saat veya maliyet olarak) tahmin etme sürecidir. Bu tahminler, proje planları, yineleme planları, bütçeler, yatırım analizleri, fiyatlandırma süreçleri ve teklif aşamalarında önemli bir girdi olarak kullanılır. Ayrıca yazılım geliştirme çaba tahmini, yöneticilerin bir yazılım bakım projesini planlamalarına ve maliyet-fayda analizi yapmalarına yardımcı olan değerli ve önemli bir görevdir.
Yazılım Çaba Tahmini Önemi

Çaba tahmini, projeyi planlamak için gereken zaman ve kaynaklar konusunda hem proje ekibine hem de ürün sahibine güven sağlar, bu da projenin başarılı bir şekilde yürütülmesi için çok önemlidir. Ayrıca, tüm yazılım projeleri zaman ve kaynak bazlı sözleşmelerle yönetilmez; bazı projeler sabit maliyetli olabilir. Bu tür projelerde, yapılan tahminler, proje maliyetini müzakere etmek ve doğru bir bütçe oluşturmak için temel bir referans olarak kullanılır.
Risk yönetimi ve aksiyonlar
Ekip içi iletişim
Doğru kaynak tahsisi
Takım psikolojisi
Paydaş beklentilerinin yönetimi
Ürün kalitesi ve teknik borç gibi nedenlerin netlik kazanması adına çaba tahmini yapılması önemlidir. Kafa karışıklığı ve belirsizlikleri gidererek daha uygun bir çalışma ortamı sağlanmalıdır.
Tahminlerin Belirsizliği ve Varsayımlar

Yazılım çaba tahminler yapılırken parametrelerin belirsizliği nedeni ile tahminlerin bazı kısımlarında belirsizlikler ortaya çıkabilir. Bu belirsizliklerin en büyük sebeplerinden biri yazılım teknolojilerinin hızla gelişmesidir.  Tahminlerdeki belirsizlikler iki ana başlık altında ele alınabilir:
Bilinen bilinmeyenler:
Doğal Afetler
Salgınlar
Zamanla yetenek kaybı, kodlamanın unutulması
Güncel olmayan ve güvenlik açığı bulunan kod
Bilinmeyen bilinmezler:⇒ Tahmin etmek daha zordur.
Kullanıcı isteklerinde oluşan değişiklikler
Kullanıcıların kullanamadıkları yeni teknolojiler
Psikolojik Sorunlar

Aşırı iyimser çaba tahminlerine yönelik güçlü eğilimi açıklayan birçok psikolojik faktör vardır. Bu faktörler, resmi tahmin modelleri kullanılırken bile dikkate alınması gereken temel faktörlerdir, çünkü yazılım çaba tahmin modellerine girdinin çoğu yargıya dayalıdır. Önemli olduğu gösterilen faktörler arasında hayalperest düşünce, düşüncelere bağlanma, planlama yanılgısı ve bilişsel uyumsuzluk bulunur. Unutulmamalıdır ki;
Bilinenleri tahmin etmek kolaydır.
Bilinen şeyin bilinmediğini tahmin etmek zordur. (bilinen bilinmeyenler)
Bilinmeyenin bilinmediğini tahmin etmek çok zordur. (bilinmeyen bilinmeyenler)
Tahmin Teknikleri

Yazılım geliştirmenin sürekli değişen yapısı dikkate alındığında, yazılım tahmini yapmak oldukça zordur ama geliştiriciler güvenilir ve tutarlı tahminler elde etmek için çeşitli teknikler kullanırlar. Bu teknikler üzerine yapılan anketler, yazılım geliştirme çabası tahmininde en çok tercih edilen yöntemin  uzman tahmini olduğun göstermektedir. Tahminler yapılırken bazı teknikler kullanılır. Tahmin yaklaşımlarını kategorize etmenin birçok yolu vardır, örneklendirmeler için bkz. Bu teknikleri aşağıdaki gibi sıralanabilir:
Uzman Kararı:  Yukarıda belirtildiği gibi, bu teknik deneyim ve bilgiye dayalı tahminler sağlamak için deneyimli kişilere danışmayı içerir. Bu kişilerden alınan süreç bilgileri ile tahminler oluşturulur. En çok tercih edilen yöntemlerdendir.
Aşağıdan Yukarıya Tahmin: Bu teknikte, proje daha küçük ve yönetilebilir bileşenlere parçalanır ve her bir bileşenin tamamlanması için gereken çaba tahmin edilir.
Üç Nokta Tahmini: Bu teknikte, beklenen çaba, üç tahminin ağırlıklı ortalaması kullanılarak hesaplanır: en iyimser, en kötümser ve en olası. Her olasılık göz önüne alındığından gerçeğe yaklaşılabilme ihtimali yüksektir.
Planlama Pokeri(Planning Poker): Üç nokta tahmininin bir varyasyonu olan bu teknik, ekip üyelerinin kullanıcı hikâyelerine veya özelliklere göreceli büyüklükler atamak için kart oyunu oynadığı bir süreçtir.
Çevik Hikâye Puanları(Agile Story Points): Bu teknikte, kullanıcı hikâyelerine veya özelliklere, mutlak saatler veya günler yerine, karmaşıklık ve gereken çabaya göre göreceli bir büyüklük atanır.
Resmi Tahmin Modeli: Nicelleştirme adımı mekanik süreçlere dayanır, örneğin geçmiş verilerden türetilen bir formülün kullanımı.
Kombinasyona Dayalı Tahmin: Nicelleştirme adımı, farklı kaynaklardan gelen tahminlerin yargısal ve mekanik bir kombinasyonuna dayanır.
Her tekniğin avantajları ve dezavantajları vardır ve hangi tekniğin seçileceği genellikle projenin özel gereksinimlerine ve ekibin uzmanlık düzeyine bağlıdır. Günümüzde ise problemler, en iyi sonuçlara ulaşmak ve süreçleri optimize etmek amacıyla genellikle matematiksel modellere dönüştürülmekte ve her biri makine öğrenmesi kapsamında yenilikler getirilerek çözülmeye çalışılmaktadır.
Tarihsel Gelişimi

Yazılım geliştiricileri, en azından 1960'lardan beri yazılım geliştirme projeleri için çaba tahmini sorunlarını ele alıyorlar. Bu konuda ilk çalışan insanlardan örnek verilecek olursa Farr and Nelson ile örneklendirebiliriz.
Araştırmaların büyük çoğunluğu, yazılım geliştirmede çaba tahmin modellerinin oluşturulmasına odaklanmıştır. İlk tahmin modelleri, genellikle regresyon analizine dayanıyor veya diğer disiplinlerdeki teorilerden matematiksel olarak türetiliyordu. Bu yaklaşımlar, yazılım projelerinin karmaşıklığını anlamak ve tahmin yapmak için ilk adımları oluşturdu. O zamandan beri, vaka tabanlı akıl yürütme, sınıflandırma ve regresyon ağaçları, simülasyon, sinir ağları, Bayes istatistikleri, gereksinim özelliklerinin sözcüksel analizi, genetik programlama, doğrusal programlama, ekonomik üretim modelleri, yumuşak hesaplama, bulanık mantık modelleme, istatistiksel önyükleme gibi birçok modelleme yaklaşımı değerlendirilmiştir. Ayrıca, bu tekniklerin ikisinin veya daha fazlasının kombinasyonları, daha karmaşık ve uyarlanabilir modellerin geliştirilmesine yol açmıştır.
Ayrıca, işlevselliğe dayalı boyut ölçümlerine dayanan tahmin yaklaşımları, örneğin işlev noktaları, 1970'ler ve 1980'lerdeki araştırmalardan türemiştir. Ancak, bu yaklaşımlar zamanla gelişerek, kullanım durumu noktaları, nesne noktaları ve 1990'lardaki COSMIC İşlev Noktaları gibi farklı sayma teknikleri ile yeniden kalibre edilmiştir. Günümüzde bu ölçüm yöntemleri, modern yazılım geliştirme projelerinde karmaşıklığın daha doğru bir şekilde tahmin edilmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır
Son yıllarda, yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin tahmin süreçlerine entegrasyonu da önemli bir yenilik olarak ortaya çıkmıştır. Özellikle, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneği sayesinde, makine öğrenimi tabanlı modeller yazılım projelerinde daha doğru tahminler sağlamaktadır. Bu gelişmeler, yazılım çaba tahminlerinin doğruluğunu artırmayı ve projelerin başarı oranlarını yükseltmeyi hedeflemektedir.
Tahmin İçin Kullanılan En Yaygın Modeller

Yazılım geliştirme çabasını ve maliyetlerini tahmin etmek için birçok model bulunmaktadır. COCOMO (Yapıcı Maliyet Modeli)  en yaygın kullanılan modeldir.
Tahmin İçin Kullanılan En Yaygın Modeller > Yapıcı Maliyet Modeli ( COCOMO )

Barry W. Boehm tarafından geliştirilen bir yazılım maliyet tahmin yöntemi olarak bilinir ve belirli adımlar içerir. Bu model, yazılımın boyutunu, kaynak kod satırlarının (KLOC) binlerce satır olarak ölçülmesiyle değerlendirir. COCOMO, geliştirme çabasını ve süresini tahmin etmek için kullanılır. COCOMO modeli, üç farklı yazılım projesi türüne uygulanabilir.
Organik projeler: Daha az katı gereksinimlerle çalışabilen, küçük ve deneyimli ekipler tarafından yönetilen projeler.
Yarı bağımsız projeler: Katı ve esnek gereksinimlerin bir arada bulunduğu projeler olup, karışık deneyime sahip orta büyüklükteki ekipler tarafından yürütülür.
Gömülü projeler: Katı kısıtlamalar altında geliştirilen projelerdir ve organik ve yarı bağımsız projelerin birleşimi olarak düşünülebilir. (donanım, yazılım, operasyonel gereksinimler gibi farklı unsurları içerir).
Tahmin yaklaşımlarını kategorize etmenin birçok yolu vardır.  En üst düzey kategoriler ve her kategorideki tahmin yaklaşımlarına dair örnekler verilmiştir:
| Tahmin yaklaşımı | Kategori | Tahmin yaklaşımının uygulanmasına yönelik destek örnekleri |
| --- | --- | --- |
| Analojiye dayalı tahmin | Resmi tahmin modeli | ANGEL, Ağırlıklı Mikro Fonksiyon Noktaları |
| WBS tabanlı (aşağıdan yukarıya) tahmin | Uzman tahmini | Proje yönetim yazılımı, şirkete özel aktivite şablonları |
| Parametrik modeller | Resmi tahmin modeli | COCOMO, SLIM, SEER-SEM, Yazılım için TruePlanning |
| Boyuta dayalı tahmin modelleri | Resmi tahmin modeli | İşlev Noktası Analizi, Kullanım Durumu Analizi, Kullanım Durumu Puanları, Yazılım Büyüklüğü Birimi (SSU), Çevik yazılım geliştirmede Hikâye Puanlarına dayalı tahmin, Nesne Puanları |
| Grup tahmini | Uzman tahmini | Planlama pokeri, Wideband delphi |
| Mekanik kombinasyon | Kombinasyona dayalı tahmin | Analojiye dayalı ve İş dökümü yapısına dayalı çaba tahmininin ortalaması |
| Yargısal kombinasyon | Kombinasyona dayalı tahmin | Parametreli  model ve grup tahmininden elde edilen tahminlere dayalı uzman değerlendirmesi |
Uygulama Durumu

Genellikle, çaba tahminleri aşırı iyimserdir ve bu tahminlerin doğruluğuna karşı güçlü bir güven vardır. Ortalama çaba aşımı yaklaşık %30 gibi görünmekte olup, bu oran zamanla azalmamaktadır. Çaba tahmini hatalarını inceleyen anketlerle ilgili bir inceleme için bkz. adresine bakabilirsiniz. Ancak, tahmin hatalarının ölçülmesi sorunlu bir süreçtir, bu konuda daha fazla bilgi için "Tahminlerin Doğruluğunu Değerlendirmek" başlığına bakabilirsiniz. Çaba tahminlerinin doğruluğuna duyulan aşırı güven, şu bulguyla ortaya konulmaktadır: Bir yazılım uzmanı, tahmin edilen minimum-maksimum aralığa gerçek çabanın dahil olacağına %90 emin ya da "neredeyse kesin" olduğunda, gerçekte bu aralığa girme oranı yalnızca %60-70'tir.
Günümüzde "çaba tahmini" terimi, genellikle farklı kavramları ifade etmek için kullanılmaktadır; en olası çaba (mod değer), aşılma olasılığı %50 olan çaba (medyan), planlanan çaba, bütçelenen çaba veya müşteriye teklif sunmak ya da fiyat belirlemek için kullanılan çaba. Bu durumun talihsiz olduğu düşünülmektedir, çünkü bu farklı kavramlar arasında iletişim sorunlarına yol açabilir ve her biri farklı amaçlara hizmet eder.
Uygun Tahmin Yöntemi Seçimi

Çaba tahmini sadece bir tahminden daha fazlasıdır; yazılım projelerinin  başarısını önemli ölçüde etkileyebilecek stratejik bir süreçtir. Doğru çaba tahmini, projelerin belirlenen zaman çizelgeleri içinde tamamlanmasını, kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını ve genel proje yönetim sürecinin kolaylaştırılmasını sağlar.
Ancak, çaba tahmini süreci karmaşık olabilir ve çeşitli yöntem ve teknikleri içerebilir. Uygun yöntemi belirleyebilmek için;
Proje kapsamı
Kaynaklar
Potansiyel zorluklar
Ekip becerisi gibi konularda önceden bilgi sahibi olmak gerekir.
Tahmin Süreci Adımları

Yukarıda bahsedildiği üzere tahmin etme işlemi belli başlı bir süreçtir. Bu süreç belirli adımlardan oluşur.
1.Kapsam Belirleme: Proje kapsamı, proje hedefleri, teslimatların, görevlerin, maliyetin ve son tarihlerin bir listesini belirlemeyi ve belgelemeyi içeren proje planlamasının bir parçasıdır. Bu adımda en kritik nokta ise paydaşların aynı fikirde olmasıdır.
2.Parçalara Ayırma: Bu aşamada ise projenin yazılımı küçük parçalara ayrılmalı ve sistematik olarak mantığa sahip olmalıdır. Zaman ve iş maliyetini sistematik olarak parçalamak işi kolaylaştıracaktır.
3.Boyutlandırma: Her bir  parça için gerçek değere en uygun maliyetlendirme yapılan aşamadır.
4.Uzman Değerlendirmesi: İlk tahmin sonrası gözden kaçırılan şeylerin tekrar değerlendirilmesi için uzaman görüşüne ihtiyaç duyulur. Bu adımda ise uzamandan genel bir değerlendirme istenilir.
5.Tahminin Sonlandırılması: Tüm adımların son aşamasıdır. Ancak en doğru tahmini elde etmek amacı ile bu adımdan sonra tekrar başa dönülebilir.
Yandaki şemada bu işlem adımları net olarak gözükmektedir.
Gelişim Tahmin Yazılımlarının Karşılaştırılması

| Yazılım | Program tahmini | Maliyet tahmini | Maliyet Modelleri | Giriş | Rapor Çıktı Biçimi | Desteklenen Programlama Dilleri | Platformlar | Maliyet | Lisans |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AFCAA REVIC | Evet | Evet | REVIC | KLOC, Ölçek Faktörleri, Maliyet Sürücüleri | Tescilli, Metin | Herhangi | DOS | Ücretsiz | Özel / Genel dağıtım için ücretsiz |
| Yazılım için Seer | Evet | Evet | SEER-SEM | SLOC, Fonksiyon noktaları, kullanım durumları, aşağıdan yukarıya, nesne, özellikler | Tescilli, Excel, Microsoft Project, IBM Rational, Oracle Crystal Ball | Herhangi | Windows,  Web tabanlı | Reklam | Tescilli |
| SLIM | Evet | Evet | SLIM | Boyut ( SLOC, Fonksiyon noktaları, Kullanım Örnekleri, vb.), kısıtlamalar (boyut, süre, çaba, personel), ölçek faktörleri, geçmiş projeler, geçmiş eğilimler | tescilli, Excel, Microsoft Project, Microsoft PowerPoint, IBM Rational, metin, HTML | Herhangi | Windows,  Web tabanlı | Reklam | Tescilli |
| TruePlanning | Evet | Evet | PRICE | Bileşenler, Yapılar, Aktiviteler, Maliyet Sürücüleri, İşlemler, Fonksiyonel Yazılım Boyutu (Kaynak Kod Satırları (SLOC), Fonksiyon Noktaları, Kullanım Durumu Dönüşüm Noktaları (UCCP), Tahmini Nesne Noktaları (POP'lar) vb.) | Excel, CAD | Herhangi | Windows | Reklam | Tescilli |
Mizahi Bakış Açısı ile Yazılım Çaba Tahmini

Geliştirme çabasının kronik olarak küçümsenmesi, bir görevden ironik bir şekilde " küçük bir programlama meselesi " olarak bahsetmek (çok fazla çaba gerektirse bile) ve küçümsemeyle ilgili yasalara atıfta bulunmak gibi çok sayıda esprili atasözünün ortaya çıkmasına ve popülerleşmesine yol açmıştır:
Doksan-doksan kuralı:
Kodun ilk %90'ı geliştirme süresinin ilk %90'ını oluşturur. Kodun kalan %10'u geliştirme süresinin diğer %90'ını oluşturur.

—  Tom Cargill, Bell Laboratuvarları
Hofstadter yasası:
Hofstadter Yasası: Hofstadter Yasası'nı hesaba kattığınızda bile, her zaman beklediğinizden daha uzun sürer
Fred Brooks yasası:
Bir programcının bir ayda yaptığını iki programcı iki ayda yapabiliyor.

—Fred  Brooks
Tahmin Adımları
Rattus rattus

Rattus rattus, Rattus cinsine bağlı bir türdür.
Taksonomi

Regnum(Âlem): Animalia
Phylum(Şube): Chordata
Classis(Sınıf): Mammalia
Ordo(Takım): Rodentia
Familia(Familya): Muridae
Genus(Cins): Rattus
Fiziksel özellikleri > Genel morfolojisi

Orta büyüklükte bir sıçandır.
Kulaklar: Nispeten büyüktür.
Kuyruk: Vücuttan neredeyse her zaman daha uzundur.
Fiziksel özellikleri > Boyutu ve ağırlığı

Ağırlığı 70 ila 300 gram arasında değişmekle beraber ortalama 200 gramdır.
Baş ve vücut uzunluğu 16 ila 22 cm.
Kuyruk uzunluğu 19 cm veya daha uzun.
Erkekler, dişilerden daha uzun ve daha ağırdır.
Fiziksel özellikleri > Anatomik özellikleri

Kafatası nispeten dardır.
Burun kemikleri ince yapıdadır.
Fiziksel özellikleri > Diğer türlerden ayırt edici özellikleri

R. rattus ile R. norvegicus arasındaki farklar:
Daha ince bir kıl örtüsü.
Daha hafif bir kafatası.
Üst ilk azı dişinin (İng. molars) şekli farklıdır.
Üreme ve yaşamları > Sosyal yapı

R. rattus'un sosyal grupları genellikle birden fazla erkek ve dişiden oluşur.
Bir erkek baskın durumdadır ve erkekler arasında bir hiyerarşi oluşabilir.
2-3 dişi, genellikle baskın erkek dışında tüm diğer bireylerden daha baskındır.
Dişiler, genelde erkeklerden daha agresiftir.
Tür çok eşlidir ve genellikle baskın erkek en başarılı üreyendir.
Birden fazla erkek ve dişinin olduğu çok eşli gruplar halinde yaşama eğilimindedir.