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MLOps Academy · Aula

Teste unitariamente seu pipeline de dados

Verifique formatos, tipos e intervalos com pytest.

Teste unitariamente seu pipeline de dados é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

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. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Teste unitariamente seu pipeline de dados” é grátis?

Sim — o texto completo de “Teste unitariamente seu pipeline de dados” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Teste unitariamente seu pipeline de dados”?

Verifique formatos, tipos e intervalos com pytest. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Teste unitariamente seu pipeline de dados”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?

Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Teste unitariamente seu pipeline de dados
  2. Testes comportamentais para modelos
  3. Defina barreiras e limiares de qualidade
  4. Valide dados com Great Expectations
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