I professionisti del machine learning possono creare uno spazio di lavoro condiviso all'interno dei quali i membri del team possono leggere e modificare in maniera collaborativa i notebook SageMaker Studio. Utilizzando gli spazi condivisi, i colleghi possono modificare a più mani lo stesso file del notebook, eseguire simultaneamente il codice del notebook e rivedere insieme i risultati, eliminando le sequenze di passaggi e ottimizzando la collaborazione. Negli spazi condivisi, i team del ML dispongono di un supporto incorporato per servizi come BitBucket e AWS CodeCommit, potendo così gestire con facilità versioni differenti dei propri notebook e confrontare le modifiche nel corso del tempo. Le risorse create all'interno dei notebook, come esperimenti e modelli di ML, vengono automaticamente salvati e associati allo specifico spazio di lavoro in cui sono stati creati affinché i team possano coordinarsi e organizzarsi con maggiore facilità e accelerare lo sviluppo dei modelli di ML.