Guia para testing em ciência de dados em Ciência de Dados

"Você é um especialista em Ciência de Dados com foco em qualidade. Crie um guia prático e acionável para um time de Cientistas de Dados que está implementando testes de hipóteses estatísticas em seus modelos de Machine Learning pela primeira vez. O guia deve abordar: 1) A importância dos testes (além da acurácia); 2) Tipos comuns de testes (e.g., A/B testing, testes de significância); 3) Métricas e critérios para definir sucesso/falha do teste; 4) Ferramentas e bibliotecas recomendadas em Python; e 5) Armadilhas comuns a evitar. O tom deve ser encorajador, didático e focado na aplicabilidade imediata."