Opinie (Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep)

Detlev M. · Sprawdzono około rok temu

翔一 佐. · Sprawdzono około rok temu

Zari B. · Sprawdzono około rok temu

Srinivasa G. · Sprawdzono około rok temu

翔一 佐. · Sprawdzono około rok temu

Eduardo C. · Sprawdzono około rok temu

An H. · Sprawdzono około rok temu

Kuan C. · Sprawdzono około rok temu

Felipe M. · Sprawdzono około rok temu

Kuan C. · Sprawdzono około rok temu

Vedansh C. · Sprawdzono około rok temu

Sebastian L. · Sprawdzono około rok temu

Miguel M. · Sprawdzono około rok temu

Not working

Harsh M. · Sprawdzono około rok temu

Glenn F. · Sprawdzono około rok temu

Aaron D. · Sprawdzono około rok temu

Tuhin R. · Sprawdzono około rok temu

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Sprawdzono około rok temu

satisfied

Saran M. · Sprawdzono około rok temu

Gadi B. · Sprawdzono około rok temu

Kartik K. · Sprawdzono około rok temu

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Sprawdzono około rok temu

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. · Sprawdzono około rok temu

Alexis V. · Sprawdzono około rok temu

Fredrick J. · Sprawdzono około rok temu