Dans le domaine du développement de logiciel, le pipeline de développement inclut presque toujours une infrastructure de tests. En science des données, cependant, les tests sont moins utilisés. Or, les scientifiques des données auraient tout intérêt à ce que leur code soit bien testé afin d'assurer la robustesse de leurs résultats. Dans cette présentation, nous répondrons à une série de questions par rapport aux tests. Pourquoi tester? Quand tester? Tester quoi? Comment tester? Qu'est-ce que du code testable? C'est ce que nous tenterons de comprendre.

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