Versionierung & Tests für Datenlösungen: CI und Unit‑Tests bei Interview‑Abfragen

In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Zuverlässigkeit von Analyse‑Skripten entscheidend. Der neue Leitfaden zeigt, wie man mit Python, Git und GitHub Actions robuste Unit‑Tests und kontinuierliche Integration (CI) implementiert, um Fehler frühzeitig zu erkennen und die Qualität der Datenlösungen zu sichern.

Der Artikel führt Schritt für Schritt durch die Einrichtung von Test‑Frameworks wie pytest, die Versionierung von Skripten im Git‑Repository und die Konfiguration von GitHub Actions, um automatisierte Testläufe bei jedem Commit auszuführen. Dabei werden praxisnahe Beispiele aus Interview‑Stil‑Abfragen verwendet, die häufig in der Datenanalyse auftreten.

Durch die Kombination von Unit‑Tests, Versionskontrolle und CI wird nicht nur die Wartbarkeit der Codebasis verbessert, sondern auch die Zusammenarbeit im Team erleichtert. Unternehmen profitieren von schnellerer Fehlerbehebung, höherer Transparenz und einer insgesamt stabileren Datenpipeline.