Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep avis

Detlev M. · Examiné il y a environ un an

翔一 佐. · Examiné il y a environ un an

Zari B. · Examiné il y a environ un an

Srinivasa G. · Examiné il y a environ un an

翔一 佐. · Examiné il y a environ un an

Eduardo C. · Examiné il y a environ un an

An H. · Examiné il y a environ un an

Kuan C. · Examiné il y a environ un an

Felipe M. · Examiné il y a environ un an

Kuan C. · Examiné il y a environ un an

Vedansh C. · Examiné il y a environ un an

Sebastian L. · Examiné il y a environ un an

Miguel M. · Examiné il y a environ un an

Not working

Harsh M. · Examiné il y a environ un an

Glenn F. · Examiné il y a environ un an

Aaron D. · Examiné il y a environ un an

Tuhin R. · Examiné il y a environ un an

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Examiné il y a environ un an

satisfied

Saran M. · Examiné il y a environ un an

Gadi B. · Examiné il y a environ un an

Kartik K. · Examiné il y a environ un an

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Examiné il y a environ un an

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. · Examiné il y a environ un an

Alexis V. · Examiné il y a environ un an

Fredrick J. · Examiné il y a environ un an