Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep avis

Kuan C. · Examiné il y a presque 2 ans

Felipe M. · Examiné il y a presque 2 ans

Kuan C. · Examiné il y a presque 2 ans

Vedansh C. · Examiné il y a presque 2 ans

Sebastian L. · Examiné il y a presque 2 ans

Miguel M. · Examiné il y a presque 2 ans

Not working

Harsh M. · Examiné il y a presque 2 ans

Glenn F. · Examiné il y a presque 2 ans

Aaron D. · Examiné il y a presque 2 ans

Tuhin R. · Examiné il y a presque 2 ans

Could not complete the lab because verification was not working.

Roel T. · Examiné il y a presque 2 ans

satisfied

Saran M. · Examiné il y a presque 2 ans

Gadi B. · Examiné il y a presque 2 ans

Kartik K. · Examiné il y a presque 2 ans

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Examiné il y a presque 2 ans

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 presque 2 ans

Alexis V. · Examiné il y a presque 2 ans

Fredrick J. · Examiné il y a presque 2 ans

Tanu G. · Examiné il y a presque 2 ans

Sudhanshu D. · Examiné il y a presque 2 ans

Marius H. · Examiné il y a presque 2 ans

Himanshu A. · Examiné il y a presque 2 ans

璟宏 劉. · Examiné il y a presque 2 ans

Eduardo C. · Examiné il y a presque 2 ans

yetendra K. · Examiné il y a presque 2 ans