Eine Pipeline zur Datentransformation mit Cloud Dataprep erstellen Rezensionen

Detlev M. · Vor etwa ein Jahr überprüft

翔一 佐. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Zari B. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Srinivasa G. · Vor etwa ein Jahr überprüft

翔一 佐. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Eduardo C. · Vor etwa ein Jahr überprüft

An H. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Kuan C. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Felipe M. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Kuan C. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Vedansh C. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Sebastian L. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Miguel M. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Not working

Harsh M. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Glenn F. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Aaron D. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Tuhin R. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Vor etwa ein Jahr überprüft

satisfied

Saran M. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Gadi B. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Kartik K. · Vor etwa ein Jahr überprüft

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Vor etwa ein Jahr überprüft

I didn't like the naming of the columns as both camelCase and snake_case was used. Cleaning up the column names should be part of a data cleaning pipeline. Also hard coding the categorical values using a CASE statement is not best practice. Better to create a mapping table and join data.

Malte B. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Alexis V. · Vor etwa ein Jahr überprüft

Fredrick J. · Vor etwa ein Jahr überprüft