如何使用Amazon SageMaker Canvas连接Snowflake？
在Data Wrangler中新建Snowflake数据源连接，输入账户ID、用户名和密码即可。
Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas
（翻译）使用Snowflake、Amazon SageMaker Canvas和Amazon Quick构建无代码机器学习工作流——第2部分：使用Amazon SageMaker Canvas进行数据准备和模型构建
资讯摘要
In Part 2 of this no-code ML series, you connect Amazon SageMaker Canvas to Snowflake, prepare and join transaction data with Data Wrangler visual transformations, and train an XGBoost fraud detection model. All without writing machine learning code, laying the groundwork for interactive dashboards
AI 摘要
本文是AWS无代码机器学习系列的第二部分，介绍如何将Amazon SageMaker Canvas连接到Snowflake，使用Data Wrangler进行数据准备和特征工程，并通过XGBoost算法构建信用卡欺诈检测模型。整个过程无需编写机器学习代码，适合业务分析师使用。
AI 问答
数据准备过程中进行了哪些转换？
使用SQL查询生成卡片级异常阈值，并通过Data Wrangler进行数据左连接、自定义公式等转换以丰富特征。
本教程的目标是什么？
无需编写代码，通过Canvas和Data Wrangler构建信用卡欺诈检测模型，为后续可视化仪表板奠定基础。