Publié le: Apr 17, 2024
Les blocs-notes JupyterLab d’Amazon SageMaker Studio sont désormais dotés d’une extension SQL intégrée grâce à laquelle les experts en science des données peuvent facilement découvrir, explorer et transformer des données provenant de plusieurs sources de données à l’aide de SQL et de Python, directement depuis les blocs-notes.
Les experts en science des données travaillant sur des blocs-notes Studio peuvent désormais se connecter de manière fluide à des services de données courants tels qu’Amazon Athena, Amazon Redshift et Snowflake via des connexions AWS Glue. Les administrateurs peuvent gérer ces connexions en toute sécurité, ce qui permet aux experts en science des données d’accéder aux données autorisées sans avoir à gérer manuellement les informations d’identification. Une fois connectés à une source de données, les experts en science des données peuvent facilement parcourir et rechercher des bases de données, des schémas, des tableaux et des vues, et prévisualiser les données dans l’interface du bloc-notes. Ils peuvent ensuite mélanger du code SQL et Python dans le même bloc-notes pour une exploration et une transformation efficaces des données à utiliser dans des projets de machine learning. Des fonctionnalités supplémentaires telles que la saisie semi-automatique de commandes SQL, l’aide à la mise en forme du code et la mise en évidence de la syntaxe contribuent à accélérer le développement du code et à améliorer la productivité générale des développeurs. En intégrant des services de données courants, l’exploration de données SQL/Python et le machine learning de bout en bout dans une interface utilisateur unifiée, SageMaker Studio réduit la nécessité pour les experts en science des données de passer d’un outil à l’autre lorsqu’ils travaillent sur des tâches d’analyse et de machine learning, ce qui se traduit par des gains de temps importants et une productivité accrue.
Cette fonctionnalité est disponible dans toutes les régions AWS commerciales où SageMaker Studio est disponible.
Pour en savoir plus, consultez ce blog et le guide du développeur SageMaker.