Utilice fragmentos de código de PySpark y Altair para preparar y visualizar datos más rápido que nunca en Amazon SageMaker Data Wrangler

Utilice fragmentos de código de PySpark y Altair para preparar y visualizar datos más rápido que nunca en Amazon SageMaker Data Wrangler

Actualmente, estamos haciendo que la preparación y la visualización de datos sean más rápidas y fáciles si se usa PySpark y Altair con compatibilidad con fragmentos de código en Amazon SageMaker Data Wrangler. Amazon SageMaker Data Wrangler reduce, de semanas a minutos, el tiempo que se demora en agregar y preparar datos para machine learning (ML). Con SageMaker Data Wrangler, es posible simplificar el proceso de preparación de datos e ingeniería de características, así como completar cada paso del flujo de trabajo de preparación de datos, incluida la selección, limpieza, exploración y visualización de datos en una única interfaz visual. Con la herramienta de selección de datos de SageMaker Data Wrangler, puede seleccionar rápidamente datos de diferentes orígenes, como Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, el Almacén de características de Amazon SageMaker, Databricks y Snowflake.

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