Amazon SageMaker 笔记本
一个沉浸式、无服务器的工作空间，内置人工智能代理
了解 Amazon SageMaker 中的新笔记本
全新的 Amazon SageMaker 笔记本为数据和人工智能团队提供了一个高性能、无服务器的编程环境，用于分析和机器学习任务。它将基于浏览器的交互式界面的简洁性与 Amazon Athena for Apache Spark 的可扩展性相结合，使数据工程师、分析师和数据科学家能够在同一个工作区内执行 SQL 查询、运行 Python 代码、处理大规模数据任务以及创建可视化——所有这些均可在单一工作区内完成。
优势
使用完全托管、无服务器的笔记本即时开始处理您的数据，无需基础设施设置。
通过内置的人工智能代理加速分析和机器学习模型开发，该代理了解您的数据环境并自动生成执行计划、代码和端到端工作流程。
在单个交互式工作空间中灵活组合 SQL 查询、Python 代码或自然语言，无需在不同工具之间切换。
集成的 Athena Spark 引擎提供高性能结果，自动从简单 SQL 查询扩展到 PB 级数据处理，让您专注于项目工作。
功能
数分钟完成从探索到见解的全过程
Amazon SageMaker 数据代理可在笔记本中使用，帮助您更快地构建分析和机器学习应用程序。只需用自然语言描述您的目标，代理便会将您的请求分解为可管理的步骤，然后利用您的业务数据目录和元数据的上下文来生成自定义代码和分步执行计划。
快速上手，轻松扩展
Amazon SageMaker 中的新笔记本采用无服务器架构，并包含 Amazon Athena for Apache Spark，以提供高度沉浸式和响应迅速的体验。您可以在几秒钟内开始使用，无需预先配置或调优数据处理基础设施。扩缩容与资源调配完全由 SageMaker 自动管理，以满足您的工作负载需求。
在单个工作空间中结合 SQL、Python 和自然语言
在单一环境中，从使用 SQL 进行数据探索和分析，到使用 Python 进行复杂数据处理，再到自然语言交互。在单元格之间共享变量和数据，无需切换工具即可执行端到端数据工作流程。
直接在笔记本中将数据转换为图表
将 SQL 查询结果和 Python 数据框转换为可视化，无需编写任何代码。在笔记本单元格中轻松切换图表类型和配置图表选项。以可视化的叙事形式传达调查发现，从而实现更快、更明智的数据驱动决策。
访问多个来源的数据
使用您现有的 IAM 角色，在您的 Amazon S3 数据湖或可通过 AWS Glue Data Catalog 访问的 Amazon S3 表类数据存储服务中处理您的数据。连接到数据来源，如 Amazon Redshift、Snowflake 和其他第三方连接器。
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