Während Tests und Monitoring in der Softwareentwicklung schon lange Standard sind, ist die Data Science-Welt manchmal noch etwas hinterher. Wir schreiben viel Code, der regelmäßig im Produktivbetrieb läuft, u.a. um Prognosen zu berechnen und unseren Kund*innen zur Verfügung zu stellen. Dabei wollen wir sicher sein, dass alles funktioniert und mögliche Fehler zeitnah bemerken. Welche Besonderheiten es im Bereich Data Science dabei gibt, diskutieren wir in dieser Episode.
