23/10/2025 –, Impacta - Sala 204
Aprenda a criar pipelines de dados robustos com testes automatizados e validação de qualidade em python. Domine testes unitários, integração, performance e garantia de dados confiáveis.
Neste tutorial vamos aprender a como desenvolver testes automatizados e de qualidade de dados para construir pipeline de dados sem erros e com entrega de dados mais confiáveis. Utilize o pytest para escrever testes unitários em funções, teste de integração entre diferentes componentes e testes de performance para escalabilidade. Use a great expectations para garantir regras de qualidade de dados como olhar se os dados estão completos e avaliar recência de dados.
git, funções em python, módulos em python, banco dados (query simples como criar e alterar tabelas e selecionar dados), orientação a objetos em python.
O que as pessoas que participarem podem esperar aprender na sua atividade? –Utilizar o pytest para escrever testes unitários em funções, teste de integração entre diferentes componentes e testes de performance para escalabilidade. Use a great expectations para garantir regras de qualidade de dados como olhar se os dados estão completos e avaliar recência de dados.
Escolha uma ou mais áreas em que essa proposta se encaixa –Ciência e Análise de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial, Testes
Talissa é uma cientista de dados com 2 anos de experiência. Quando não está escrevendo modelos, está provavelmente montando a sua colagem da semana no LastFM.