Как тестировать и версионировать скрипты для анализа данных

Джейн Локхарт из Datacamp рассказала, как применять unit-тесты, систему контроля версий и CI-процессы к задачам анализа данных. В качестве примера — написание SQL-подобных скриптов на Python, часто встречающихся в собеседованиях.

Разработчики могут использовать Git и GitHub Actions для автоматического запуска тестов при каждом коммите. Это позволяет ловить ошибки рано и гарантировать, что изменения в логике не сломают ранее рабочий код. Библиотека pytest упрощает создание и запуск проверок, а встроенная интеграция с GitHub делает процесс прозрачным и воспроизводимым.

Такой подход особенно полезен аналитикам и дата-инженерам, которые часто пишут скрипты в условиях ограниченного времени и без традиционной CI/CD-инфраструктуры. Автоматизация тестов повышает качество кода и упрощает совместную работу.