数据科学和人工智能平台提供商为Snowflake用户提供安全的Python包，进一步实现技术使命，让所有人都可以使用。

奥斯汀,德克萨斯-2024年7月9日—Anaconda公司是一家领先的数据科学、机器学习和人工智能平台提供商。今日，公司宣布与Snowflake Notebooks(公共预览版)进行新的合作。这是一种基于服务器的开发接口，它融入了Snowflake的安全、可扩容平台。Snowflake Notebooks为Python、SQL和Markdown提供了方便易用的开发界面，以加速使用Snowflake产品进行开发。这些产品包括Snowflake ML、Streamlit和Snowflake Cortex AI。这种结合将Anaconda的安全、高效和强大的Python包直接引入到SnowflakeNotebooks中，以加速数据科学、机器学习和人工智能的开发。

这种结合将Anaconda进一步扩展到Snowflake人工智能数据云，使用户能够将他们的数据和开发工作流程保存在Snowflake的安全可扩容平台。利用Anaconda管理软件存储库，用户可以达到严格的安全标准，轻松管理软件包依赖关系。这样的结合可以帮助数据科学家专注于构建和部署模型，无需担心与开源软件相关的常见安全问题。

Anaconda首席人工智能创新官彼得·王表示：“Snowflake Notebooks与Anaconda的结合标志着我们迈出了重要一步，推动Python民主化，让用户能更高效地使用数据科学和人工智能。通过将Anaconda的强大功能与Snowflake Notebooks的创新功能相结合，我们让用户能够在熟悉的Snowflake环境中，更快地获得想法，简化工作流程，并为他们的数据科学和人工智能项目的协作和创新带来新机遇。”

优化工作流和协作

Snowflake Notebooks于2023年11月发布。它提供了一体化环境，其中数据工程师、分析师和数据科学家可以使用Python和SQL探索、分析、可视化数据。通过本地Git集成和调度等功能，用户可以在笔记本文件上进行协作，管理版本控制，调度数据流程，从而提高数据工作流的效率和统一性。

Snowflake Notebooks的主要特点包括：

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  人工智能/机器学习发展：使用机器学习管理包，轻松构建端到端的机器学习管道，所有这些都在Snowflake Notebooks中。
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  协作工具:使用本地Git集成来进行版本控制和笔记本文件协作，连接GitHub、GitLab、Bitbucket和Azure DevOps等平台。
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  综合数据分析：在单一、直观的环境中管理整个数据工作流程。直接在笔记本中访问Snowflake平台功能和数据集。

Snowflake首席Streamlit和产品体验官，Streamlit联合创始人兼首席运营官阿曼达·凯利称，“通过Snowflake Notebooks，我们简化了开发人员的实验流程，使他们能够以熟悉、直观和高效的方式迭代机器学习管道，使用人工智能驱动的编辑功能，并简化数据工程工作流程。通过与Anaconda合作，我们将进一步帮助处于创新前沿的开发人员加快数据分析、开发和协作。”

不断发展的生态系统和合作伙伴关系

Anaconda致力于为世界各地的用户提供安全的Python和R软件包资源库。自2022年以来，Python软件包的企业使用量实现了高达839%的大幅增长。Anaconda用户群已增至4300万人。与 Snowflake、IBM watsonx.ai、联想、Python in Excel、Oracle Cloud Infrastructure和Teradata的合作极大地促进了这一显著增长，实现了Anaconda的承诺，即为广大用户提供高性能、安全的数据科学工具。

随着数据科学和人工智能的不断发展，Anaconda和Snowflake始终站在创新最前沿，为用户提供各种工具，使其能够解锁数据的全部潜能。有了Snowflake Notebooks，用户可以提高生产率，简化工作流程，拥有强大的安全措施，从而推进先进的数据科学和机器学习项目。

有关Snowflake Notebooks的更多信息，体验Anaconda集成的强大功能，请单击此处。

关于Anaconda

Anaconda 是最受欢迎的人工智能操作系统，拥有超过4500万用户。通过流畅的平台，Anaconda能让用户访问基础的开源Python软件包，这些软件包用于现代人工智能、数据科学和机器学习。我们率先将Python用于数据科学，倡导活跃的社区，并继续管理开源项目，使未来的创新成为可能。我们的企业级解决方案使世界各地的企业、研究和学术机构能够利用开源的力量，来获得竞争优势，开展突破性研究，打造更美好的世界。欲了解更多信息，请访问anacondaCN.com.cn。