이 게시물에서는 새로운 OAuth 기반 인증 기능을 구성하는 방법을 보여줍니다. 눈송이 in Amazon SageMaker 데이터 랭글러. Snowflake는 데이터 사이언스에 데이터 웨어하우징을 위한 데이터 솔루션을 제공하는 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 눈송이는 AWS 파트너 기계 학습(ML), 소매, 데이터 및 분석 분야의 AWS 역량을 포함하여 여러 AWS 인증을 받았습니다.
Data Wrangler는 데이터 준비 및 기능 엔지니어링 프로세스를 간소화하여 데이터 과학자가 코드를 작성하지 않고도 ML 워크플로에서 데이터를 선택 및 정리하고, 기능을 생성하고, 데이터 준비를 자동화할 수 있는 단일 시각적 인터페이스를 제공하여 소요 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. 다음과 같은 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3), 아마존 아테나, 아마존 레드 시프트, 아마존 EMR, 그리고 눈송이. 이 새로운 기능을 사용하면 다음과 같은 자체 IdP(ID 공급자)를 사용할 수 있습니다. Okta, 하늘빛 광고및 핑 연합 Data Wrangler를 통해 Snowflake에 연결합니다.
솔루션 개요
다음 섹션에서는 관리자가 IdP, Snowflake 및 Studio를 설정하는 단계를 제공합니다. 또한 데이터 과학자가 데이터 흐름을 구성하고, 데이터 품질을 분석하고, 데이터 변환을 추가하기 위해 수행할 수 있는 단계를 자세히 설명합니다. 마지막으로 데이터 흐름을 내보내고 다음을 사용하여 모델을 교육하는 방법을 보여줍니다. SageMaker 자동 조종 장치.
사전 조건
이 연습에서는 다음과 같은 전제 조건이 있어야합니다.
- 관리자:
- Snowflake에서 스토리지 통합 및 보안 통합을 생성할 수 있는 권한이 있는 Snowflake 사용자.
- 생성 권한이 있는 AWS 계정 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 정책 및 역할.
- Data Wrangler 애플리케이션을 등록하고 인증 서버 또는 API를 설정하도록 IDP를 구성하기 위한 액세스 및 권한.
- 데이터 과학자:
관리자 설정
사용자가 Snowflake 자격 증명을 Data Wrangler에 직접 입력하도록 하는 대신 IdP를 사용하여 Snowflake에 액세스하도록 할 수 있습니다.
Snowflake에 대한 Data Wrangler OAuth 액세스를 활성화하려면 다음 단계가 필요합니다.
- IdP를 구성합니다.
- 눈송이를 구성합니다.
- SageMaker Studio를 구성합니다.
IdP 구성
IdP를 설정하려면 Data Wrangler 애플리케이션을 등록하고 인증 서버 또는 API를 설정해야 합니다.
IdP 내에서 Data Wrangler 애플리케이션 등록
Data Wrangler가 지원하는 IdP에 대해서는 다음 문서를 참조하십시오.
IdP에서 제공한 문서를 사용하여 Data Wrangler 애플리케이션을 등록하십시오. 이 섹션의 정보 및 절차는 IdP에서 제공하는 설명서를 올바르게 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
각 가이드의 단계 외에 특정 사용자 정의는 하위 섹션에서 설명합니다.
- Data Wrangler를 애플리케이션으로 등록하는 프로세스를 시작하는 구성을 선택합니다.
- Data Wrangler에 대한 IdP 액세스 권한 내의 사용자를 제공합니다.
- 클라이언트 자격 증명을 Secrets Manager 암호로 저장하여 OAuth 클라이언트 인증을 활성화합니다.
- 다음 형식을 사용하여 리디렉션 URL을 지정합니다.
https://domain-ID.studio.AWS Region.sagemaker.aws/jupyter/default/lab
.
Data Wrangler를 실행하는 데 사용하는 SageMaker 도메인 ID 및 AWS 리전을 지정합니다. Data Wrangler를 실행 중인 각 도메인 및 지역에 대한 URL을 등록해야 합니다. 리디렉션 URL이 설정되지 않은 도메인 및 리전의 사용자는 IdP로 인증하여 Snowflake 연결에 액세스할 수 없습니다.
- 데이터 랭글러 애플리케이션에 인증 코드 및 갱신 토큰 부여 유형이 허용되는지 확인하십시오.
IdP 내에서 Authorization Server 또는 API 설정
IdP 내에서 인증 서버 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 설정해야 합니다. 각 사용자에 대해 인증 서버 또는 API는 Snowflake를 대상으로 하는 Data Wrangler에 토큰을 보냅니다.
눈송이는 다음과 같은 개념을 사용합니다. 역할 AWS에서 사용되는 IAM 역할과 구별됩니다. Snowflake 계정과 연결된 기본 역할을 사용하려면 모든 역할을 사용하도록 IdP를 구성해야 합니다. 예를 들어 사용자가 systems administrator
Snowflake 프로필의 기본 역할로 Data Wrangler에서 Snowflake로의 연결은 다음을 사용합니다. systems administrator
역할로.
IdP 내에서 인증 서버 또는 API를 설정하려면 다음 절차를 따르십시오.
- IdP에서 서버 또는 API 설정 프로세스를 시작하십시오.
- 권한 부여 코드 및 갱신 토큰 부여 유형을 사용하도록 권한 부여 서버를 구성하십시오.
- 액세스 토큰의 수명을 지정합니다.
- 새로 고침 토큰 유휴 시간 초과를 설정합니다.
유휴 시간 제한은 새로 고침 토큰이 사용되지 않는 경우 만료되는 시간입니다. Data Wrangler에서 작업을 예약하는 경우 유휴 제한 시간을 작업 처리 빈도보다 크게 설정하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 새로 고침 토큰이 실행되기 전에 만료되어 일부 처리 작업이 실패할 수 있습니다. 새로 고침 토큰이 만료되면 사용자는 Data Wrangler를 통해 Snowflake에 설정한 연결에 액세스하여 다시 인증해야 합니다.
Data Wrangler는 교체 새로 고침 토큰을 지원하지 않습니다. 회전 새로 고침 토큰을 사용하면 액세스 실패 또는 사용자가 자주 로그인해야 할 수 있습니다.
새로 고침 토큰이 만료되면 사용자는 Data Wrangler를 통해 Snowflake에 설정한 연결에 액세스하여 재인증해야 합니다.
- 지정
session:role-any
새로운 범위로.
Azure AD의 경우 범위에 대한 고유 식별자도 지정해야 합니다.
OAuth 공급자를 설정한 후 공급자에 연결하는 데 필요한 정보를 Data Wrangler에 제공합니다. IdP의 설명서를 사용하여 다음 필드의 값을 가져올 수 있습니다.
- 토큰 URL – IdP가 Data Wrangler에 보내는 토큰의 URL
- 인증 URL – IdP의 Authorization Server URL
- 고객 ID – IdP의 ID
- 클라이언트 비밀 – Authorization Server 또는 API만이 인식하는 secret
- OAuth 범위 – Azure AD 전용입니다.
눈송이 구성
Snowflake를 구성하려면 다음 지침을 따르십시오. Snowflake에서 데이터 가져오기.
IdP용 Snowflake 설명서를 사용하여 Snowflake에서 외부 OAuth 통합을 설정하십시오. 이전 섹션 참조 IdP 내에서 Data Wrangler 애플리케이션 등록 외부 OAuth 통합을 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은
Snowflake에서 보안 통합을 설정할 때 활성화해야 합니다. external_oauth_any_role_mode
.
SageMaker Studio 구성
Secrets Manager 암호에 필드와 값을 저장하고 Data Wrangler에 사용 중인 Studio 수명 주기 구성에 추가합니다. 수명 주기 구성은 사용자가 Studio에 로그인할 때 암호에 저장된 자격 증명을 자동으로 로드하는 셸 스크립트입니다. 암호 생성에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 하드코딩된 비밀을 AWS Secrets Manager로 이동. Studio에서 수명 주기 구성을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker Studio에서 수명 주기 구성 사용.
Snowflake 자격 증명에 대한 비밀 만들기
Snowflake 자격 증명에 대한 암호를 생성하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- Secrets Manager 콘솔에서 새로운 비밀을 저장.
- 럭셔리 비밀 유형, 고르다 다른 유형의 비밀.
- 비밀 정보를 키-값 쌍으로 지정합니다.
키 이름은 대소문자를 구분하므로 소문자가 필요합니다. 데이터 랭글러는 이 중 하나라도 잘못 입력하면 경고를 표시합니다. 원하는 경우 키-값 쌍 키/값으로 비밀 값을 입력하거나 평문 옵션을 선택합니다.
다음은 Okta에 사용되는 암호의 형식입니다. Azure AD를 사용하는 경우 다음을 추가해야 합니다. datasource_oauth_scope
입력란입니다.
- 선택한 IdP 및 애플리케이션 등록 후 수집된 정보로 앞의 값을 업데이트합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 럭셔리 비밀 이름, 접두사 추가
AmazonSageMaker
(예를 들어, 우리의 비밀은AmazonSageMaker-DataWranglerSnowflakeCreds
). - . 태그 섹션, 키와 함께 태그 추가
SageMaker
그리고 가치true
. - 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 나머지 필드는 선택 사항입니다. 고르다 다음 보기 선택할 수있는 옵션이있을 때까지 스토어 비밀을 저장합니다.
비밀을 저장하면 Secrets Manager 콘솔로 돌아갑니다.
- 방금 생성 한 보안 비밀을 선택한 다음 보안 ARN을 검색합니다.
- 나중에 Data Wrangler 데이터 소스를 생성할 때 사용할 수 있도록 선호하는 텍스트 편집기에 저장합니다.
Studio 수명 주기 구성 생성
Studio에서 수명 주기 구성을 만들려면 다음 단계를 완료하세요.
- SageMaker 콘솔에서 수명주기 구성 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 구성 만들기.
- 왼쪽 메뉴에서 Jupyter 서버 앱.
- 새 수명 주기 구성을 생성하거나 다음 콘텐츠로 기존 구성을 추가합니다.
구성은 다음 이름으로 파일을 생성합니다. ".snowflake_identity_provider_oauth_config"
, 사용자의 홈 폴더에 있는 비밀을 포함합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 구성 만들기.
기본 수명 주기 구성 설정
방금 생성한 수명 주기 구성을 기본값으로 설정하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- SageMaker 콘솔에서 도메인 탐색 창에서
- 이 예에서 사용할 Studio 도메인을 선택합니다.
- 에 환경 탭에서 개인 Studio 앱의 수명 주기 구성 섹션 선택 연결.
- 럭셔리 출처, 고르다 기존 구성.
- 방금 만든 구성을 선택한 다음 도메인에 연결.
- 새 구성을 선택하고 기본값으로 설정다음을 선택 기본값으로 설정 팝업 메시지에서 다시.
이제 새 설정이 아래에 표시됩니다. 개인 Studio 앱의 수명 주기 구성 기본값으로
- 변경 사항을 적용하려면 Studio 앱을 종료하고 다시 실행하십시오.
데이터 과학자 경험
이 섹션에서는 데이터 과학자가 Data Wrangler의 데이터 원본으로 Snowflake에 연결하고 ML용 데이터를 준비하는 방법을 다룹니다.
새 데이터 흐름 만들기
데이터 흐름을 생성하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- SageMaker 콘솔에서 아마존 세이지 메이커 스튜디오 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 오픈 스튜디오.
- 스튜디오에서 홈 페이지에서 선택 시각적으로 데이터 가져오기 및 준비. 또는 입양 부모로서의 귀하의 적합성을 결정하기 위해 미국 이민국에 드롭 다운 메뉴에서 신제품다음을 선택 SageMaker 데이터 랭글러 흐름.
새 흐름을 만드는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
- 에 데이터 가져 오기 페이지에서 선택 연결 만들기.
- 왼쪽 메뉴에서 눈송이 데이터 소스 목록에서.
- 럭셔리 인증 방법선택한다. OAuth를.
OAuth가 표시되지 않으면 이전 수명 주기 구성 단계를 확인하세요.
- 세부정보 입력 눈송이 계정 이름 및 스토리지 통합.
- 연결 이름을 입력하고 선택 연결하기.
IdP 인증 페이지로 리디렉션됩니다. 이 예에서는 Okta를 사용하고 있습니다.
- 사용자 이름과 암호를 입력한 다음 선택 로그인.
인증에 성공하면 Studio 데이터 흐름 페이지로 리디렉션됩니다.
- 에 Snowflake에서 데이터 가져오기 페이지에서 데이터베이스 개체를 찾아보거나 대상 데이터에 대한 쿼리를 실행합니다.
- 쿼리 편집기에서 쿼리를 입력하고 결과를 미리 봅니다.
다음 예에서는 대출 데이터 5,000개의 행에서 모든 열을 검색합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 수입.
- 데이터 세트 이름을 입력하십시오(이 게시물에서는
snowflake_loan_dataset
) 및 선택 추가.
귀하는 Prepare 페이지에서 데이터에 변환 및 분석을 추가 할 수 있습니다.
Data Wrangler를 사용하면 데이터를 쉽게 수집하고 탐색적 데이터 분석, 기능 선택 및 기능 엔지니어링과 같은 데이터 준비 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 준비에 대한 이 게시물에서는 Data Wrangler의 기능 중 일부만 다루었습니다. 쉽고 직관적인 사용자 인터페이스를 사용하여 기능 중요도, 대상 누출 및 모델 설명 가능성과 같은 고급 데이터 분석을 위해 Data Wrangler를 사용할 수 있습니다.
데이터 품질 분석
사용 데이터 품질 및 통찰력 보고서 Data Wrangler로 가져온 데이터 분석을 수행합니다. Data Wrangler는 샘플링된 데이터에서 보고서를 생성합니다.
- Data Wrangler 흐름 페이지에서 옆에 있는 더하기 기호를 선택합니다. 자료형다음을 선택 데이터 인사이트 얻기.
- 왼쪽 메뉴에서 데이터 품질 및 인사이트 보고서 for 분석 유형.
- 럭셔리 대상 열, 대상 열을 선택하십시오.
- 럭셔리 문제 유형, 고르다 분류.
- 왼쪽 메뉴에서 만들기.
인사이트 보고서에는 누락된 값, 유효하지 않은 값, 기능 유형, 이상값 수 등과 같은 일반 정보가 포함된 데이터에 대한 간략한 요약이 있습니다. 보고서를 다운로드하거나 온라인으로 볼 수 있습니다.
데이터에 변환 추가
Data Wrangler에는 300 개가 넘는 기본 제공 변환이 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 변환 중 일부를 사용하여 ML 모델을위한 데이터 세트를 준비합니다.
- Data Wrangler 흐름 페이지에서 더하기 기호를 선택한 다음 변형 추가.
게시물의 단계를 따르는 경우 데이터 세트를 추가하면 자동으로 여기로 이동됩니다.
- 열의 데이터 유형을 확인하고 수정합니다.
열을 살펴보면 MNTHS_SINCE_LAST_DELINQ
및 MNTHS_SINCE_LAST_RECORD
문자열이 아닌 숫자 유형으로 표현되어야 합니다.
- 변경 사항을 적용하고 단계를 추가하면 열 데이터 유형이 float로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.
데이터를 살펴보면 필드가 EMP_TITLE
, URL
, DESCRIPTION
및 TITLE
사용 사례에서 모델에 가치를 제공하지 않을 가능성이 높으므로 삭제할 수 있습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 단계 추가다음을 선택 열 관리.
- 럭셔리 변환선택한다. 열 삭제.
- 럭셔리 놓을 열, 지정하다
EMP_TITLE
,URL
,DESCRIPTION
및TITLE
. - 왼쪽 메뉴에서 시사 및 추가.
다음으로 데이터 세트에서 범주 형 데이터를 찾고 싶습니다. 데이터 랭글러에는 서수 및 원-핫 인코딩을 모두 사용하여 범주 형 데이터를 인코딩하는 기본 제공 기능이 있습니다. 데이터 세트를 보면 TERM
, HOME_OWNERSHIP
및 PURPOSE
열은 모두 본질적으로 범주 형으로 나타납니다.
- 다른 단계를 추가하고 선택 범주 형 인코딩.
- 럭셔리 변환선택한다. 원-핫 인코딩.
- 럭셔리 입력 열선택한다.
TERM
. - 럭셔리 출력 스타일선택한다. 열.
- 다른 모든 설정은 기본값으로 두고 다음을 선택합니다. 시사 및 추가.
XNUMXD덴탈의 HOME_OWNERSHIP
열에는 네 가지 가능한 값이 있습니다. RENT
, MORTGAGE
, OWN
, 및 기타.
- 이러한 값에 원-핫 인코딩 방식을 적용하려면 이전 단계를 반복하십시오.
마지막으로, PURPOSE
열에는 몇 가지 가능한 값이 있습니다. 이 데이터의 경우 원-핫 인코딩 방식도 사용하지만 출력을 열이 아닌 벡터로 설정합니다.
- 럭셔리 변환선택한다. 원-핫 인코딩.
- 럭셔리 입력 열선택한다.
PURPOSE
. - 럭셔리 출력 스타일선택한다. 벡터.
- 럭셔리 출력 열,이 열을
PURPOSE_VCTR
.
이것은 원본을 유지합니다 PURPOSE
나중에 사용하기로 결정한 경우 열.
- 다른 모든 설정은 기본값으로 두고 다음을 선택합니다. 시사 및 추가.
데이터 흐름 내보내기
마지막으로 코드가 미리 채워진 Jupyter 노트북을 생성하는 SageMaker 처리 작업을 통해 이 전체 데이터 흐름을 기능 저장소로 내보냅니다.
- 데이터 흐름 페이지에서 더하기 기호를 선택하고 다음 위치로 내보내기 :.
- 내보낼 위치를 선택합니다. 사용 사례의 경우 선택합니다. SageMaker 기능 저장소.
이제 내보낸 노트북을 실행할 준비가 되었습니다.
Autopilot으로 데이터 내보내기 및 모델 학습
이제 다음을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. Amazon SageMaker 자동 조종 장치.
- 데이터 흐름 페이지에서 다음을 선택합니다. 트레이닝 탭.
- 럭셔리 아마존 S3 위치, 저장할 데이터의 위치를 입력합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 수출 및 훈련.
- 에서 설정을 지정합니다. 대상 및 기능, 훈련 방법, 배포 및 고급 설정및 검토 및 생성 섹션을 참조하십시오.
- 왼쪽 메뉴에서 실험 만들기 문제에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다.
정리
데이터 랭글러 작업이 완료되면 데이터 랭글러 인스턴스 종료 추가 비용이 발생하지 않도록합니다.
결론
이 게시물에서는 연결을 시연했습니다. OAuth를 사용하여 데이터 랭글러에서 Snowflake로, 데이터 세트를 변환 및 분석하고 마지막으로 Jupyter 노트북에서 사용할 수 있도록 데이터 흐름으로 내보냅니다. 특히 코드를 전혀 작성하지 않고도 데이터 준비를 위한 파이프라인을 만들었습니다.
데이터 랭글러를 시작하려면 Amazon SageMaker Data Wrangler로 ML 데이터 준비.
저자 소개
아자이 고빈다람 AWS의 선임 솔루션 아키텍트입니다. 그는 AI/ML을 사용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 전략적 고객과 협력합니다. 그의 경험은 보통 규모에서 대규모 AI/ML 애플리케이션 배포에 대한 기술 방향 및 설계 지원을 제공하는 데 있습니다. 그의 지식은 애플리케이션 아키텍처에서 빅 데이터, 분석 및 기계 학습에 이르기까지 다양합니다. 쉬는 동안 음악을 들으며 야외 활동을 하고 사랑하는 사람들과 시간을 보내는 것을 즐긴다.
보스코 앨버 커키 AWS의 수석 파트너 솔루션 아키텍트이며 엔터프라이즈 데이터베이스 벤더 및 클라우드 공급자의 데이터베이스 및 분석 제품 작업에 20년 이상의 경험이 있습니다. 그는 대기업이 데이터 분석 솔루션을 설계하도록 도왔고 데이터 분석 플랫폼 및 데이터 제품을 설계하고 구현하는 엔지니어링 팀을 이끌었습니다.
매트 마르질로 Snowflake의 수석 파트너 영업 엔지니어입니다. 그는 컨설팅 및 산업 조직 모두에서 데이터 과학 및 기계 학습 역할에 10년의 경험을 가지고 있습니다. Matt는 마케팅, 영업, 운영, 임상 및 재무와 같은 분야의 다양한 조직에서 AI 및 ML 모델을 개발하고 배포한 경험이 있으며 컨설팅 역할에 대한 조언을 제공합니다.
흐엉 응우 엔 AWS에서 Amazon SageMaker Data Wrangler의 제품 리더입니다. 그녀는 엔터프라이즈 및 소비자 공간 모두를 위한 고객 중심의 데이터 기반 제품을 만드는 데 15년의 경험을 가지고 있습니다. 여가 시간에는 오디오 북, 정원 가꾸기, 하이킹을 즐기고 가족 및 친구들과 시간을 보냅니다.
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- 하중
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- 만든
- 확인
- 제작
- 유튜브 영상을 만드는 것은
- 매니저
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- ONE
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- 문제
- 문제
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- 방법
- 처리
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- 제공
- 제공
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- 제공
- 제공
- 제공
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- 등록
- 등록
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- 대표되는
- 필요
- 그
- REST
- 결과
- 결과
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- 달리기
- 달리는
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- 판매
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- 과학자
- 과학자
- 범위
- 비밀
- 섹션
- 섹션
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- 선택
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- 세트
- 설정
- 설정
- 몇몇의
- 껍질
- 영상을
- 표시
- 기호
- 단순, 간단, 편리
- 단일
- So
- 솔루션
- 풀다
- 일부
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- 시작
- 시작
- 단계
- 단계
- 저장
- 저장
- 저장
- 저장
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- 이러한
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- 에
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- 변환
- 변환
- 변화
- 유형
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- 유스 케이스
- 사용자
- 시간을 아껴주는 인터페이스
- 사용자
- 가치
- 마케팅은:
- 공급 업체
- 확인
- 를 통해
- 관측
- 눈에 보이는
- 연습
- 경고
- 주
- 잘
- 어느
- 동안
- 누구
- 모든
- 의지
- 과
- 이내
- 없이
- 작업
- 워크 플로우
- 일하는
- 일
- 쓰다
- 쓰기
- 년
- 자신의
- 너의
- 제퍼 넷