Préparer et analyser des jeux de données - Amazon SageMaker

Préparer et analyser des jeux de données

Importez, préparez, transformez, visualisez et analysez des données avec Amazon SageMaker Data Wrangler. Vous pouvez intégrer Data Wrangler à vos flux de machine learning pour simplifier et rationaliser le prétraitement des données et l'ingénierie des fonctionnalités en utilisant peu de codage, voire aucun. Vous pouvez également ajouter vos propres scripts et transformations Python pour personnaliser votre flux de préparation des données.

Importez des données depuis Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Athena, et utilisez Data Wrangler pour créer des flux de préparation de données de machine learning sophistiqués avec des transformations et des analyses de données intégrées et personnalisées, notamment la fuite de cible de fonctions et la modélisation rapide.

Après avoir défini un flux de préparation des données, ou flux de données, vous pouvez l'intégrer à SageMaker Processing, SageMaker Pipelines et SageMaker Feature Store, et simplifier le traitement, le partage et le stockage des données d'entraînement ML. Vous pouvez également exporter votre flux de données vers un script python et créer un pipeline de préparation de données ML personnalisé.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter . Préparer les données ML avec Amazon SageMaker Data Wrangler.