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# Notas de la versión
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Data Wrangler se actualiza periódicamente con nuevas características y correcciones de errores. Para actualizar la versión de Data Wrangler que utiliza en Studio Classic, siga las instrucciones que aparecen en [Cierre y actualice las aplicaciones clásicas de Amazon SageMaker Studio](studio-tasks-update-apps.md).



| Notas de la versión | 
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| **8/31/2023**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede crear un informe de información y calidad de los datos de todo su conjunto de datos. Para obtener más información, consulte [Información sobre los datos y la calidad de los datos](data-wrangler-data-insights.md).<br />**5/20/2023**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede importar sus datos desde Salesforce Data Cloud. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de Salesforce Data Cloud.](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-salesforce-data-cloud).<br />**4/18/2023**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede obtener sus datos en un formato que Amazon Personalize pueda interpretar. Para obtener más información, consulte [Asignar columnas para Amazon Personalize](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-personalize).<br />**3/1/2023**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar Hive para importar sus datos de Amazon EMR. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de Amazon EMR](data-wrangler-import.md#data-wrangler-emr).<br />**12/10/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede exportar su flujo de Data Wrangler a un punto de conexión de inferencia. Para obtener más información, consulte [Exportación a un punto de conexión de inferencia](data-wrangler-data-export.md#data-wrangler-data-export-inference).<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar un widget de cuaderno interactivo para preparar los datos. Para obtener más información, consulte [Utilice un widget interactivo de preparación de datos en un bloc de notas clásico de Amazon SageMaker Studio para obtener información valiosa sobre los datos](data-wrangler-interactively-prepare-data-notebook.md).<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede importar datos desde plataformas SaaS. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de plataformas de software como servicio (SaaS)](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-saas).<br />**10/12/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede reutilizar los flujos de datos para diferentes conjuntos de datos. Para obtener más información, consulte [Reutilización de flujos de datos para diferentes conjuntos de datos](data-wrangler-parameterize.md).<br />**10/05/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar el análisis de componentes principales (PCA) como transformación. Para obtener más información, consulte [Reducir la dimensionalidad dentro de un conjunto de datos](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-dimensionality-reduction).<br />**10/05/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede reajustar los parámetros del flujo de Data Wrangler. Para obtener más información, consulte [Exportación](data-wrangler-data-export.md).<br />**10/03/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede implementar modelos desde el flujo de Data Wrangler. Para obtener más información, consulte [Entrenamiento automático de modelos en su flujo de datos](data-wrangler-autopilot.md).<br />**9/20/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede establecer períodos de retención de datos en Athena. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de Athena](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-athena).<br />**6/9/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar Amazon SageMaker Autopilot para entrenar un modelo directamente desde su flujo de Data Wrangler. Para obtener más información, consulte [Entrenamiento automático de modelos en su flujo de datos](data-wrangler-autopilot.md).<br />**5/6/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar instancias m5 y r5 adicionales. Para obtener más información, consulte [instancias](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-instances).<br />**4/27/2022**<br />Nuevas funcionalidades:+  Ahora puede obtener un informe de calidad de datos. Para obtener más información, consulte [Información sobre los datos y la calidad de los datos](data-wrangler-data-insights.md) <br />+  Ahora puede realizar muestreos aleatorios y muestreos estratificados. Para obtener más información, consulte [Muestreo](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-sampling). <br />**4/1/2022**<br />Nueva funcionalidad:<br />Ahora puede usar Databricks como origen de datos. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de Databricks (JDBC)](data-wrangler-import.md#data-wrangler-databricks).<br />**2/2/2022**<br />Nuevas funcionalidades:+  Ahora puede exportar mediante los nodos de destino. Para obtener más información, consulte [Exportación](data-wrangler-data-export.md) <br />+  Puede importar archivos ORC y JSON. Para obtener más información sobre los tipos de archivos, consulte [Importación](data-wrangler-import.md). <br />+  Data Wrangler ahora admite el uso de la transformación SMOTE. Para obtener más información, consulte [Equilibrar los datos](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-balance-data). <br />+  Data Wrangler ahora admite la codificación por similitud para datos categóricos. Para obtener más información, consulte [Codificación por similitud](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-cat-encode-similarity). <br />+  Data Wrangler ahora admite el desanidamiento de datos JSON. Para obtener más información, consulte [Datos JSON de Unnest](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-flatten-column). <br />+  Data Wrangler ahora permite expandir los valores de una matriz en columnas diferentes. Para obtener más información, consulte [Desglosar matriz](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-explode-array). <br />+  Data Wrangler ahora le permite ponerse en contacto con el equipo de servicio si tiene problemas. Para obtener más información, consulte [Solucionar problemas](data-wrangler-trouble-shooting.md). <br />+  Data Wrangler admite la edición y eliminación de pasos del flujo de datos. Para obtener más información, consulte [Eliminación de un paso del flujo de datos](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-delete-step) y [Edición de un paso del flujo de Data Wrangler](data-wrangler-data-flow.md#data-wrangler-data-flow-edit-step). <br />+  Ahora puede realizar transformaciones en varias columnas. Para obtener más información, consulte [Datos de transformación](data-wrangler-transform.md). <br />+  Data Wrangler ahora admite el etiquetado de asignación de costos. Para obtener más información, consulte [Uso de etiquetas de asignación de costes](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html). <br />**10/16/2021**<br />Nueva funcionalidad:<br />Data Wrangler ahora es compatible con los grupos de trabajo de Athena. Para obtener más información, consulte [Importación de datos de Athena](data-wrangler-import.md#data-wrangler-import-athena).<br />**10/6/2021**<br />Nueva funcionalidad:<br />Data Wrangler ahora admite la transformación de datos de serie temporal. Para obtener más información, consulte [Transformar series temporales](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-time-series).<br />**7/15/2021**<br />Nuevas funcionalidades:+  Ahora se admite [Snowflake y Data Wrangler](data-wrangler-security.md#data-wrangler-security-snowflake). Puede utilizar Snowflake como origen de datos en Data Wrangler. <br />+  Se agregó compatibilidad con el delimitador de campos personalizado en CSV. Ahora se admiten comas, dos puntos, punto y coma, barra vertical (\|) y tabulador. <br />+  Ahora puede exportar resultados directamente a Amazon S3. <br />+  Se agregaron algunos analizadores de multicolinealidad nuevos: factores de inflación de la varianza, análisis de componentes principales y selección de características Lasso.  <br />Mejoras:+  Los gráficos de análisis ya no se pueden empaquetar con etiquetas superpuestas. <br /> Correcciones de errores:+  One-hot el codificador maneja la cadena vacía con elegancia. <br />+  Se corrigieron bloqueos que se producían cuando el nombre de una columna de un marco de datos contenía puntos.  <br />**4/26/2021** <br />Mejoras:+  Se agregó compatibilidad con trabajos de procesamiento distribuido. Puede utilizar varias instancias al ejecutar un trabajo de procesamiento. <br />+  El trabajo de procesamiento de Data Wrangler ahora agrupa automáticamente las salidas pequeñas cuando el tamaño estimado de los resultados es inferior a 1 gigabyte. <br />+  Cuaderno de almacén de características: rendimiento mejorado de ingestión del almacén de características. <br />+  Los trabajos de procesamiento de Data Wrangler ahora usan 1.x como etiqueta contenedora autoritativa para futuras versiones. <br />Correcciones de errores:+  Se corrigieron los problemas de renderización del histograma facetado. <br />+  Se corrigió **Exportar a trabajo de procesamiento** para admitir columnas de tipo vectorial. <br />+  Se corrigió el operador `Extract using regex` para que devuelva el primer grupo capturado si hay uno o más en la expresión regular o regex. <br />**2/8/2021** <br />Nuevas funcionalidades:+  El flujo de Data Wrangler admite varias instancias. <br />+  Se actualizó el cuaderno de trabajo Export to Data Wrangler para usar el SageMaker SDK 2.20.0. <br />+  Se actualizó la exportación a Pipeline Notebook para usar el SDK 2.20.0. SageMaker  <br />+  Se actualizó Exportar a cuaderno de canalización para añadir un ejemplo de entrenamiento de XGBoost como paso opcional. <br />Mejoras:+  Para mejorar el rendimiento, ya no se admite la importación de archivos CSV que contengan varias líneas en un solo campo. <br />Correcciones de errores:+  Se corrigió el problema de inferencia de tipos en el modelo Quick.  <br />+  Se corrigió el error de la métrica de sesgo en los informes de sesgo. <br />+  Se corrigió la transformación de texto para caracterizar para que funcione con columnas a las que les faltan valores. <br />+  Se corrigieron las visualizaciones integradas de histogramas y gráficos de dispersión para que funcionen con conjuntos de datos que contienen columnas tipo matriz. <br />+  La consulta de Athena ahora se vuelve a ejecutar si el ID de ejecución de la consulta ha vencido.  |