# Snowparkの連携

> Snowparkの連携 - データの保存にSnowflakeを、DataRobotでのデプロイ、特徴量エンジニアリング、モデルのスコアリングにSnowparkを活用します。

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## Primary page

- [Snowparkの連携](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/ai-integrations-platforms/snowpark-data.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/ecosystem_integration_templates/Snowflake_snowpark_template/Native%20integration%20DataRobot%20and%20Snowflake%20Snowpark-Maximizing%20the%20Data%20Cloud.ipynb)

PythonとSnowparkを使用してSnowflakeで機械学習モデルの開発と運用を試みたが、データクラウド上でのエンドツーエンドのMLライフサイクルをレベルアップしたい方やチームに、このAIアクセラレーターは最適です。

組織内の役割に応じて、

このアクセラレーターは、いくつかのユースケースに対処できます。

- 技術者にホストされたノートブックを提供。
- 開発者体験を向上させる。
- Snowflake内のモデルのモニタリング機能を改善。
- 顧客、販売、マーケティングなどの次のステップのアクションアイテムを求めているビジネス担当者がガイダンスとインサイトを得られます。

DataRobotは、このノートブックに記載されているこれらの正確なニーズに対応します。 さらに、SnowflakeのデータサイエンススタックとDataRobot 9.0との互換性を持ち、速度、精度、セキュリティ、コスト効率の点で利点を提供します。