Python Jupyterノートブックのための誤り同定戦略【JST・京大機械翻訳】

Robinson Derek; Ernst Neil A.; Vargas Enrique Larios; Storey Margaret-Anne D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206769394020 整理番号：22P0322874

Python Jupyterノートブックのための誤り同定戦略【JST・京大機械翻訳】

Error Identification Strategies for Python Jupyter Notebooks

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

コンピュータノートブックは,JupyterまたはColab-combineテキストおよびデータ解析コードなどである。それらは,データ科学と探索データ解析の世界においてユビキタスになった。これらのノートブックは従来のIDE駆動プログラミングとは異なるプログラミングパラダイムを示すので,計算ノートブックにおけるデバッギングも異なる可能性がある。より具体的には,ノートブックブレンドドメイン知識,統計的解析,およびプログラミングを創造するので,ノートブックユーザがこれらの異なる形式でエラーを発見,固定する方法が異なるかもしれない。本論文では,Python Jupyterノートブックユーザが,ノートブックにおける潜在的誤りを見出し,理解する方法について,探索的,観察的研究を提示した。ノートブックユーザのエラー同定戦略を調査する研究設計の概念複製を通して,著者らは,統計的データ解析,ドメイン概念の知識,またはプログラミングにおいて,共通ノートブックエラーで事前投影されたPython Jupyterノートブックを有するユーザを提示した。次に,これらの誤差を見つけるのに用いる研究参加者の戦略を分析し,各戦略が誤りの同定にいかに成功するかを決定した。著者らの知見は,ノートブックプログラミング環境が伝統的プログラミングに使用される環境とは異なるが,デバッギング戦略は全く類似していることを示した。本論文に示された洞察は,ノートブックツール設計者と教育者の両者が,データ科学者が書かれたノートブックにおいて誤りをより容易に発見する方法を改善するのを助けることを期待する。【JST・京大機械翻訳】

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ディジタル計算機ハードウェア一般

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