기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 릴리스 정보 Data Wrangler는 새 기능과 버그 수정으로 정기적으로 업데이트됩니다. Studio Classic에서 사용 중인 Data Wrangler 버전을 업그레이드하려면 [Amazon SageMaker Studio Classic 앱 종료 및 업데이트](studio-tasks-update-apps.md)의 지침을 따르세요. **** | 릴리스 정보 | | --- | | **8/31/2023**
새로운 기능:
이제 전체 데이터세트에 대한 데이터 품질 및 인사이트 보고서를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 및 데이터 품질에 대한 인사이트 확보](data-wrangler-data-insights.md) 단원을 참조하십시오.
**5/20/2023**
새로운 기능:
이제 Salesforce 데이터 클라우드에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 [Salesforce 데이터 클라우드에서 데이터를 가져옵니다.](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-salesforce-data-cloud) 단원을 참조하십시오.
**4/18/2023**
새로운 기능:
이제 Amazon Personalize가 해석할 수 있는 형식으로 데이터를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Personalize용 행 매핑](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-personalize) 단원을 참조하십시오.
**3/1/2023**
새로운 기능:
이제 Hive를 사용하여 Amazon EMR에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon EMR에서 데이터 가져오기](data-wrangler-import.md#data-wrangler-emr) 단원을 참조하십시오.
**12/10/2022**
새로운 기능:
이제 Data Wrangler 플로우를 추론 엔드포인트로 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 [추론 엔드포인트로 내보내기](data-wrangler-data-export.md#data-wrangler-data-export-inference) 단원을 참조하십시오.
새로운 기능:
이제 대화형 노트북 위젯을 사용하여 데이터를 준비할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 인사이트를 얻기 위해 Amazon SageMaker Studio Classic 노트북의 대화형 데이터 준비 위젯 사용](data-wrangler-interactively-prepare-data-notebook.md) 단원을 참조하십시오.
새로운 기능:
이제 SaaS 플랫폼에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 [서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼에서 데이터 가져오기](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-saas) 단원을 참조하십시오.
**10/12/2022**
새로운 기능:
이제 다양한 데이터세트에 대해 데이터 플로우를 재사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [다양한 데이터세트에 데이터 흐름 재사용](data-wrangler-parameterize.md) 단원을 참조하십시오.
**10/05/2022**
새로운 기능:
이제 보안 주체 구성 요소 분석(PCA)을 변환으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터세트 내 차원 축소](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-dimensionality-reduction) 단원을 참조하십시오.
**10/05/2022**
새로운 기능:
이제 Data Wrangler 플로우에서 파라미터를 재구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 [내보내기](data-wrangler-data-export.md) 단원을 참조하십시오.
**10/03/2022**
새로운 기능:
이제 Data Wrangler 플로우에서 모델을 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 플로우에서 모델 자동 훈련하기](data-wrangler-autopilot.md) 단원을 참조하십시오.
**9/20/2022**
새로운 기능:
이제 Athena에서 데이터 보존 기간을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Athena에서 데이터 가져오기](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-athena) 단원을 참조하십시오.
**6/9/2022**
새로운 기능:
이제 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 Data Wrangler 플로우에서 직접 모델을 훈련할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 플로우에서 모델 자동 훈련하기](data-wrangler-autopilot.md) 단원을 참조하십시오.
**5/6/2022**
새로운 기능:
이제 m5 및 r5 인스턴스를 추가로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [인스턴스](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-instances) 단원을 참조하십시오.
**4/27/2022**
새로운 기능:+ 이제 데이터 품질 보고서를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 및 데이터 품질에 대한 인사이트 확보](data-wrangler-data-insights.md) 섹션을 참조하세요.
+ 이제 무작위 샘플링과 계층화된 샘플링을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 [샘플링](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-sampling) 단원을 참조하십시오.
**4/1/2022**
새로운 기능:
이제 Databricks를 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Data Bricks에서 데이터 가져오기(JDBC)](data-wrangler-import.md#data-wrangler-databricks) 단원을 참조하십시오.
**2/2/2022**
새로운 기능:+ 이제 대상 노드를 사용하여 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 [내보내기](data-wrangler-data-export.md) 섹션을 참조하세요.
+ 사용자는 ORC 및 JSON 파일을 가져올 수 있습니다. 파일 형식에 대한 추가 정보는 [가져오기](data-wrangler-import.md)을 참조하세요.
+ Data Wrangler는 이제 SMOTE 변환 사용을 지원합니다. 자세한 내용은 [데이터 균형화](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-balance-data) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 이제 범주형 데이터에 대한 유사성 인코딩을 지원합니다. 자세한 내용은 [유사성 인코딩](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-cat-encode-similarity) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 이제 JSON 데이터 중첩 해제를 지원합니다. 자세한 내용은 [JSON 데이터 중첩 해제](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-flatten-column) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 이제 배열 값을 별도의 열로 확장할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 [배열 분해](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-explode-array) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 이제 문제가 있을 때 서비스 팀에 연락할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 [문제 해결](data-wrangler-trouble-shooting.md) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 데이터 플로우의 편집 및 삭제 단계를 지원합니다. 자세한 내용은 [데이터 흐름에서 한 단계 삭제](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-delete-step) 및 [Data Wrangler 플로우에서 단계 편집](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-edit-step) 섹션을 참조하세요.
+ 이제 여러 열에서 변형을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 변환하기](data-wrangler-transform.md) 단원을 참조하십시오.
+ Data Wrangler는 이제 비용 할당 태그를 지원합니다. 자세한 내용은 [비용 할당 태그 사용하기](https://docs.aws.amazon.com//awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html)를 참조하세요.
**10/16/2021**
새로운 기능:
Data Wrangler는 이제 Athena 워크그룹을 지원합니다. 자세한 내용은 [Athena에서 데이터 가져오기](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-athena) 단원을 참조하십시오.
**10/6/2021**
새로운 기능:
Data Wrangler는 이제 시계열 데이터 변환을 지원합니다. 자세한 내용은 [시계열 변환](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-time-series) 단원을 참조하십시오.
**7/15/2021**
새로운 기능:+ 이제 [Snowflake 및 Data Wrangler](data-wrangler-security.md#data-wrangler-security-snowflake)을 지원합니다. 사용자는 Data Wrangler에서 Snowflake를 데이터 소스로 사용할 수 있습니다.
+ CSV에서 사용자 지정 필드 구분 기호에 대한 지원이 추가되었습니다. 이제 쉼표, 콜론, 세미콜론, 파이프 (\|) 및 탭을 지원합니다.
+ 이제 결과를 Amazon S3로 직접 내보낼 수 있습니다.
+ 분산 인플레이션 요인, 보안 주체 구성 요소 분석, 라쏘 기능 선택과 같은 몇 가지 새로운 다중 공선성 분석기가 추가되었습니다.
개선 사항:+ 분석 차트는 더 이상 겹치는 레이블로 채워질 수 없습니다.
버그 수정:+ 원-핫 인코더가 비어 있는 문자열을 정상적으로 처리합니다.
+ 데이터프레임 열 이름에 점이 포함되어 있을 때 발생하는 충돌을 수정했습니다.
**4/26/2021**
개선 사항:+ 분산형 처리 작업에 대한 지원이 추가되었습니다. 사용자는 처리 작업을 실행할 때 여러 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
+ 이제 Data Wrangler 프로세싱 작업은 예상 결과 크기가 1GB 미만인 경우 작은 출력을 자동으로 병합합니다.
+ 특성 저장소 노트북: 피처 스토어 수집 성능 개선
+ 이제 Data Wrangler 프로세싱 작업은 향후 릴리스에서 1.x를 신뢰할 수 있는 컨테이너 태그로 사용합니다.
버그 수정:+ 패싯된 히스토그램의 렌더링 문제를 수정했습니다.
+ **처리 작업으로 내보내기**가 벡터 유형 열을 지원하도록 수정했습니다.
+ 정규 표현식 또는 정규식에 하나 이상의 그룹이 있는 경우 `Extract using regex` 연산자가 첫 번째로 캡처된 그룹을 반환하도록 수정했습니다.
**2/8/2021**
새로운 기능:+ Data Wrangler 플로우는 여러 인스턴스를 지원합니다.
+ SageMaker SDK 2.20.0을 사용하도록 Data Wrangler 작업 노트북으로 내보내기를 업데이트했습니다.
+ SageMaker SDK 2.20.0을 사용하도록 Pipeline 노트북으로 내보내기를 업데이트했습니다.
+ XGBoost 훈련 예제를 선택적 단계로 추가하도록 Pipeline 노트북으로 내보내기를 업데이트했습니다.
개선 사항:+ 성능을 향상시키기 위해 단일 필드에 여러 줄이 포함된 CSV 파일을 가져오는 것은 더 이상 지원되지 않습니다.
버그 수정:+ 빠른 모델의 유형 추론 문제를 수정했습니다.
+ 편향 보고서의 편향 지표 버그를 수정했습니다.
+ 특성화 텍스트 변환이 누락된 값이 있는 열에서도 작동하도록 수정했습니다.
+ 히스토그램 및 산점도 내장 시각화가 배열과 유사한 열을 포함하는 데이터세트에서 작동하도록 수정했습니다.
+ 이제 쿼리 실행 ID가 만료된 경우 Athena 쿼리가 다시 실행됩니다. |