Opinie (Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep)

Tuhin R. · Sprawdzono ponad rok temu

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Sprawdzono ponad rok temu

satisfied

Saran M. · Sprawdzono ponad rok temu

Gadi B. · Sprawdzono ponad rok temu

Kartik K. · Sprawdzono ponad rok temu

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Sprawdzono ponad 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 ponad rok temu

Alexis V. · Sprawdzono ponad rok temu

Fredrick J. · Sprawdzono ponad rok temu

Tanu G. · Sprawdzono ponad rok temu

Sudhanshu D. · Sprawdzono ponad rok temu

Marius H. · Sprawdzono ponad rok temu

Himanshu A. · Sprawdzono ponad rok temu

璟宏 劉. · Sprawdzono ponad rok temu

Eduardo C. · Sprawdzono ponad rok temu

yetendra K. · Sprawdzono ponad rok temu

EIKI T. · Sprawdzono ponad rok temu

Abdurrahman A. · Sprawdzono ponad rok temu

elkana m. · Sprawdzono ponad rok temu

last part for output in dataprep was hard to understand (esp. the workflow/labeling does not fit to the lab

Michael K. · Sprawdzono ponad rok temu

Juan Carlos B. · Sprawdzono ponad rok temu

Avadut K. · Sprawdzono ponad rok temu

Pankaj G. · Sprawdzono ponad rok temu

Prasad I. · Sprawdzono ponad rok temu

sara p. · Sprawdzono ponad rok temu