作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1月27日，Amazon SageMaker Studio终于发布了正式版，可以将SageMakerStudio体验打造成为新的开发工具。本文就是基于最新版本SageMaker Studio 的开发入门系列，为大家带来的新手上路指南。希望通过阅读本文，能够帮助到读者更好的理解SageMakerStudio并快速上手进行机器学习相关的开发实践。
2019年7月10日，Amazon SageMaker宣布推出Studio，提供了可交互的ML工作区，使数据科学家、AI工程师、分析师、决策者和商业用户能够在同一个界面进行AI应用的构建、训练和部署。该工具包括：
- SageMaker Notebook: 数据科学家可以在SageMaker Notebook环境中编写代码、运行笔记本、执行模型训练和开发等。
- SageMaker Experiments: 提供了管理ML生命周期和跟踪实验结果的能力，数据科学家、AI工程师、分析师和决策者都可以使用该功能进行试验的记录和分享。
- SageMaker Model Registry: 为数据科学家提供模型的注册、版本控制、搜索和发现能力，让他们轻松地找到、比较和使用过去训练的模型。
- SageMaker Pipelines: 通过管道自动化机器学习工作流，支持基于数据的机器学习生命周期，让数据科学家、AI工程师、分析师和决策者可以高效、可靠地处理复杂的任务。
- SageMaker Data Wrangler: 在浏览器中连接到S3桶或DynamoDB表，无需编写代码即可处理数据转换。
本文主要介绍的是SageMaker Studio Notebook组件的基础知识，包括如何打开Studio Notebook，编写代码，安装依赖库，配置环境变量，使用Git版本控