Eine Pipeline zur Datentransformation mit Cloud Dataprep erstellen Rezensionen

Kuan C. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Felipe M. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Kuan C. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Vedansh C. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Sebastian L. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Miguel M. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Not working

Harsh M. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Glenn F. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Aaron D. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Tuhin R. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Vor fast 2 Jahre überprüft

satisfied

Saran M. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Gadi B. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Kartik K. · Vor fast 2 Jahre überprüft

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Vor fast 2 Jahre 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 fast 2 Jahre überprüft

Alexis V. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Fredrick J. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Tanu G. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Sudhanshu D. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Marius H. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Himanshu A. · Vor fast 2 Jahre überprüft

璟宏 劉. · Vor fast 2 Jahre überprüft

Eduardo C. · Vor fast 2 Jahre überprüft

yetendra K. · Vor fast 2 Jahre überprüft