与Google Cloud Datalab相当的托管服务是Amazon SageMaker。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 在Amazon控制台启动SageMaker实例。
2. 在SageMaker实例上创建一个Jupyter笔记本。
3. 在Jupyter笔记本中运行以下代码：

import boto3
import sagemaker

# 创建SageMaker客户端
sess = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

# 创建S3存储桶用于存储数据
bucket = sess.default_bucket()
print(f"Default S3 bucket: {bucket}")

# 上传数据到S3
data_location = sess.upload_data(path='data.csv', bucket=bucket, key_prefix='data')
print(f"Data uploaded to: {data_location}")

# 创建训练作业
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_name='tensorflow:latest', 
                                          role=role, 
                                          train_instance_count=1, 
                                          train_instance_type='ml.m4.xlarge',
                                          sagemaker_session=sess)

estimator.fit(data_location)

这个例子演示了使用Amazon SageMaker创建一个Jupyter笔记本，并使用SageMaker客户端上传数据到S3存储桶，然后创建一个训练作业进行模型训练。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的配置和参数设置。你可以根据自己的需求和数据进行相应的调整。