Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep avis

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 2 ans

Alexis V. · Examiné il y a environ 2 ans

Fredrick J. · Examiné il y a environ 2 ans

Tanu G. · Examiné il y a environ 2 ans

Sudhanshu D. · Examiné il y a environ 2 ans

Marius H. · Examiné il y a environ 2 ans

Himanshu A. · Examiné il y a environ 2 ans

璟宏 劉. · Examiné il y a environ 2 ans

Eduardo C. · Examiné il y a environ 2 ans

yetendra K. · Examiné il y a environ 2 ans

EIKI T. · Examiné il y a environ 2 ans

Abdurrahman A. · Examiné il y a environ 2 ans

elkana m. · Examiné il y a environ 2 ans

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

Michael K. · Examiné il y a environ 2 ans

Juan Carlos B. · Examiné il y a environ 2 ans

Avadut K. · Examiné il y a environ 2 ans

Pankaj G. · Examiné il y a environ 2 ans

Prasad I. · Examiné il y a environ 2 ans

sara p. · Examiné il y a environ 2 ans

Priyadeep M. · Examiné il y a environ 2 ans

ARRAMSHETTY S. · Examiné il y a environ 2 ans

sara p. · Examiné il y a environ 2 ans

Amritansh S. · Examiné il y a environ 2 ans

Did everything as proposed, was not able to validate last step several time. Would be nice to have hints why it did not work...

adrien p. · Examiné il y a environ 2 ans

Vrajkumar P. · Examiné il y a environ 2 ans