# Amazon Athenaのワークフロー

> Amazon Athenaのワークフロー - Amazon Athenaのテーブルを読み取ってプロジェクトを作成し、モデルをデプロイしてテストデータセットで予測を行う。

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## Primary page

- [Amazon Athenaのワークフロー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/ai-integrations-platforms/ml-athena.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/ecosystem_integration_templates/AWS_Athena_template/AWS_Athena_End_to_End.ipynb)

世界最大級のクラウドプロバイダーであるAWSには、クラウド内にデータを保存する方法が複数あります。 DataRobotとデータを連携する方法の詳細については、以下の内容を参照してください。 このAthenaとのアクセラレーターインテグレーションでは、DataRobot内にJDBCデータソースを作成してAthenaに接続し、SQLクエリーを介してデータを取得します。

このアクセラレーターノートブックでは、以下のアクティビティをカバーします。

- Amazon Athenaテーブルを読み取って、DataRobotのAIカタログにアップロードする
- データセットで新しいプロジェクトを作成する
- 最良のパフォーマンスを発揮するモデルをDataRobot予測サーバーにデプロイする
- テストデータセットでバッチ予測を作成する