Het beheren van fouten in Python-applicaties, vooral als het gaat om data science-taken in Anaconda Navigator, kan de ontwikkelervaring en de uitvoerkwaliteit aanzienlijk verbeteren. Het gebruik van functies zoals stack traces, try-except blokken en logmechanismen zorgt voor robuustheid en continuïteit in applicaties die te maken krijgen met runtime-uitzonderingen.