o como detectar que los datos de nuestros modelos siguen siendo coherentes.

Los trabajos de los Data Scientist son variados y a veces poco agradecidos, pero no por ello menos importantes, como por ejemplo limpiar los datos, prepararlos, o incluso desplegar los modelos, pero hay otro que está empezando a escucharse cada vez más fuera del mundillo, y es el del Data Drifting o deriva de datos, en donde por diversas razones que veremos durante la charla estos pueden cambiar, ya sea porque hay datos nuevos o que desaparecen, por cambios en la entrada de datos , o donde los datos van variando poco a poco... que es uno de los más difíciles de detectar, ya que hay que ver cómo evolucionan en el tiempo, menos mal que en este caso AzureML nos ayuda para detectar esta deriva de datos y ser nuestro vigía y avisarnos para que nuestra armada de modelos llegue a buen puerto.