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Python的Snowpark：在雪花中使用anaconda

使用大量数据的团队正在迅速采用Python来加速数据管道和机器学习工作流程的开发。然而，团队通常受到管理基础架构和环境所需的操作开销的约束。将Snowflake几乎没有限制的数据和弹性处理引擎与Anaconda的存储库配对，可以将其更改 - 因此可以花更多的时间用于构建。加入我们，了解雪花如何从Anaconda无缝访问以进行任何规模处理数据中制作最受欢迎的包装。

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