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# Debugger Python クライアントライブラリを使用してデータを分析する
<a name="debugger-analyze-data"></a>

トレーニングジョブの実行中または完了後に、[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) と [SMDebug クライアントライブラリ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/)を使って、デバッガーによって収集されたトレーニングデータにアクセスできます。Debugger Python クライアントライブラリには、トレーニングジョブデータをドリルダウンできる分析および視覚化ツールが用意されています。

**ライブラリをインストールして分析ツールを使用するには (JupyterLab ノートブックまたは iPython カーネルで)**

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! pip install -U smdebug
```

次のトピックでは、Debugger Python ツールを使用してデバッガーによって収集されたトレーニングデータを視覚化して分析する方法について具体的に説明します。

**システムおよびフレームワークのメトリクスを分析する**
+ [プロファイルデータにアクセスする](debugger-analyze-data-profiling.md)
+ [システムメトリクスとフレームワークメトリクスのデータをプロットする](debugger-access-data-profiling-default-plot.md)
+ [Pandas データ解析ツールを使用してプロファイリングデータにアクセスする](debugger-access-data-profiling-pandas-frame.md)
+ [Python プロファイリング統計データにアクセスする](debugger-access-data-python-profiling.md)
+ [複数のプロファイルトレースファイルのタイムラインをマージする](debugger-merge-timeline.md)
+ [データローダーをプロファイリングする](debugger-data-loading-time.md)