머신 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위해 데이터 과학자는 막대한 양의 데이터를 필요로 합니다. AI 시대에 데이터에 대한 빠르고 정확한 액세스는 중요한 경쟁 차별화 요소가 되어 왔지만 데이터 관리는 일반적으로 프로세스 중 가장 많은 시간이 소요되는 측면으로 인식되고 있습니다.

이 백서에서는 오늘날의 데이터 과학 및 ML 이니셔티브를 주도하는 데이터 요구 사항을 식별하도록 돕고 Snowflake로 이러한 요구 사항을 충족하는 방법을 설명합니다. 또한, 다음과 같은 사항을 배웁니다.

• 데이터 과학에서 머신 러닝의 역할
• 머신 러닝 및 분석을 위한 데이터 통합
• Snowflake가 효율적인 고속 데이터 준비 및 기존 및 새로운 데이터 과학 기술에 대한 커넥터를 지원하는 방법