게시된 날짜: Aug 29, 2022
Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하면 최초의 ML용 완전 통합형 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 기계 학습(ML)을 위해 데이터를 집계하고 준비하는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. SageMaker Data Wrangler를 통해 데이터 준비 및 특성 추출 프로세스를 간소화하고 단일 시각적 인터페이스에서 데이터 선택, 정리, 탐색 및 시각화를 포함한 데이터 준비 워크플로의 모든 단계를 완료할 수 있습니다. Data Wrangler를 사용하는 고객은 Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, Snowflake, Databricks Lakehouse Platform 등에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
오늘부터 Data Wrangler를 처음 사용하는 고객은 샘플 데이터 세트를 사용하고 안내된 단계에 따라 제품을 처음으로 탐색하여 Data Wrangler를 더 빠르게 시작할 수 있습니다. Data Wrangler는 ML을 가르치고 실험하는 데 널리 사용되는 퍼블릭 Titanic 데이터 세트를 제공하기 때문에 고객이 처음 시작할 때 자신의 데이터를 직접 가져올 필요 없습니다. Data Wrangler가 여러 가지 작업을 추천하기 때문에 초보 사용자도 데이터 품질 및 인사이트 보고서 같은 주요 기능을 손쉽게 발견할 수 있습니다. 특히 데이터 품질 및 인사이트 보고서는 데이터 품질을 확인하거나 데이터에서 이상을 탐지하는 데 효과적이어서 매우 인기 있는 기능입니다.