MLOps Academy · レッスン

データパイプラインを単体テストする

pytestで形状、型、範囲を検証します。

「データパイプラインを単体テストする」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Test the Data, Not Just the Model

Most ML bugs hide in the data pipeline, not the model. A few cheap unit tests on your data catch problems long before training. 🧪

What pytest Gives You

You write tests as plain functions and let pytest discover and run them. Any assert that fails turns into a clear, readable failure report.

Anatomy of a Data Test

A data test loads a sample, calls your transform, then asserts an expectation. The key tool is the assert statement deciding pass or fail.

def test_no_nulls(df):
    assert df["age"].notna().all()

Assert the Shape

Pipelines silently drop or add columns. Lock the shape so a 10-column frame never sneaks through as 9 columns unnoticed.

def test_shape(df):
    assert df.shape[1] == 10

Assert the Column Types

A number read as text breaks training quietly. Pin each column dtype so a type drift fails the test instead of the model.

def test_dtype(df):
    assert df["price"].dtype == "float64"

Assert Sensible Ranges

Guard against impossible values. A range check stops a negative age or a 300% probability from ever reaching your model.

def test_range(df):
    assert df["age"].between(0, 120).all()

Catch the Nulls

Missing values are the most common data bug. Assert that critical columns have no nulls, or that nulls stay under a known threshold.

Use Small Fixtures

Tests should run in milliseconds. A pytest fixture builds a tiny hand-made frame so tests stay fast and never touch real data.

import pytest
@pytest.fixture
def df():
    return load_sample()

Test Each Transform Alone

Test one step at a time so failures point to the exact culprit. This is unit testing: small, isolated, and fast to debug.

Run the Suite

One command runs every test and prints a green or red summary. Run pytest locally and again in CI on every push.

# in your terminal
pytest -q

Test Edge Cases on Purpose

Feed an empty frame, one row, or all-null input. Good edge case tests prove your pipeline fails loudly, not silently.

Quick Check

Which check best protects against a column being read as the wrong type?

Recap: Tests Catch Data Bugs

You now unit test data with pytest: assert shape, types, ranges, and nulls on tiny fixtures so bad data fails the build, not your users. ✅

よくある質問

「データパイプラインを単体テストする」レッスンは無料ですか？

はい。「データパイプラインを単体テストする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「データパイプラインを単体テストする」で何を学びますか？

pytestで形状、型、範囲を検証します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「データパイプラインを単体テストする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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