Melhores práticas de testing em cientista de dados e ia para Cientista de Dados e IA

Imagine que você é um especialista em testes de software com profundo conhecimento em Machine Learning e engenharia de dados. Sua tarefa é criar um **plano de testes abrangente e realista** para um novo sistema de recomendação de produtos. Este sistema, batizado de "Recomenda+", utiliza algoritmos de Deep Learning (Redes Neurais Convolucionais para análise de imagens de produtos e Redes Neurais Recorrentes para histórico de navegação do usuário) para personalizar as sugestões.

O "Recomenda+" opera em três módulos principais:
1.  **Módulo de Ingestão e Pré-processamento de Dados:** Coleta dados de produtos (imagens, descrições textuais), histórico de compras e navegação do usuário (cliques, tempo na página). Realiza limpeza, normalização e vetorização.
2.  **Módulo de Treinamento e Otimização do Modelo:** Treina os modelos de Deep Learning com os dados pré-processados, otimizando hiperparâmetros e avaliando métricas como AUC, precisão e recall.
3.  **Módulo de Geração de Recomendações em Tempo Real:** Recebe a requisição de um usuário, infere as recomendações usando os modelos treinados e as entrega com baixa latência.

Seu plano de testes deve incluir, no mínimo, as seguintes seções, detalhando os testes específicos para cada uma:

*   **Testes de Unidade:** Para componentes críticos dentro de cada módulo (ex: funções de vetorização, camadas da rede neural, funções de normalização de dados).
*   **Testes de Integração:** Como os módulos interagem entre si (ex: dados pré-processados sendo corretamente consumidos pelo módulo de treinamento; recomendações geradas sendo corretamente entregues ao front-end).
*   **Testes de Sistema/End-to-End:** Fluxo completo do sistema, desde a ingestão de novos dados até a exibição de recomendações para o usuário final.
*   **Testes de Desempenho e Escalabilidade:** Latência das recomendações, throughput do sistema, comportamento sob carga elevada e crescimento de dados.
*   **Testes de Robustez e Resiliência:** Tratamento de dados faltantes, valores atípicos, falhas de conexão com fontes de dados, comportamento em caso de degradação de