게시된 날짜: Apr 17, 2024
이제 Amazon SageMaker Studio의 JupyterLab Notebook에는 데이터 사이언티스트가 노트북에서 바로 SQL 및 Python을 사용하여 여러 데이터 소스의 데이터를 원활하게 검색, 탐색 및 변환할 수 있는 SQL 확장이 내장되어 있습니다.
Studio 노트북에서 작업하는 데이터 사이언티스트는 이제 AWS Glue 연결을 통해 Amazon Athena, Amazon Redshift 및 Snowflake를 비롯한 인기 있는 데이터 서비스에 원활하게 연결할 수 있습니다. 관리자는 이러한 연결을 안전하게 관리할 수 있으므로 데이터 사이언티스트는 자격 증명을 수동으로 관리할 필요 없이 인증된 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터 소스에 연결되면 데이터 사이언티스트는 데이터베이스, 스키마, 테이블 및 보기를 손쉽게 찾아보고 검색할 수 있으며, 노트북 인터페이스에서 데이터를 미리 볼 수 있습니다. 그런 다음 기계 학습 프로젝트에서 사용할 데이터를 효율적으로 탐색하고 변환할 수 있도록 동일한 노트북에서 SQL과 Python 코드를 혼합할 수 있습니다. SQL 명령 완성, 코드 형식 지정 지원 및 구문 강조 표시 같은 추가 기능은 코드 개발을 가속화하고 개발자 전체의 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. SageMaker Studio는 인기 있는 데이터 서비스, SQL/Python 데이터 탐색 및 엔드 투 엔드 기계 학습을 통합된 사용자 인터페이스에 통합함으로써 데이터 사이언티스트가 분석 및 기계 학습 작업을 수행하는 동안 도구를 전환해야 하는 필요성을 줄여 시간을 크게 절약하고 생산성을 높입니다.
이 기능은 SageMaker Studio가 제공되는 모든 상용 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 이 블로그와 SageMaker Studio 개발자 안내서를 참조하세요.