Opinie (Serverless Data Processing with Dataflow - Writing an ETL Pipeline using Apache Beam and Dataflow (Python))

Abhinav P. · Sprawdzono około rok temu

Konstantin O. · Sprawdzono około rok temu

Rishabh S. · Sprawdzono około rok temu

Nobuo E. · Sprawdzono około rok temu

Adeepa N. · Sprawdzono około rok temu

Nihar Ranjan S. · Sprawdzono około rok temu

mindiya k. · Sprawdzono około rok temu

Oleksandr G. · Sprawdzono około rok temu

Rahul B. · Sprawdzono około rok temu

Arun S. · Sprawdzono około rok temu

zephyr z. · Sprawdzono około rok temu

Pasindu Sewmuthu A. · Sprawdzono około rok temu

Priyansh M. · Sprawdzono około rok temu

Jatin S. · Sprawdzono około rok temu

Franklin C. · Sprawdzono około rok temu

Febri A. · Sprawdzono około rok temu

Md F. · Sprawdzono około rok temu

Lucky W. · Sprawdzono około rok temu

Abhay M. · Sprawdzono około rok temu

Gustavo Kazuiti M. · Sprawdzono około rok temu

lohau l. · Sprawdzono około rok temu

achmad a. · Sprawdzono około rok temu

achmad a. · Sprawdzono około rok temu

Chew (. · Sprawdzono około rok temu

It seemed like there was some really good stuff in here, but the coding steps were a bit arbitrary/loosely connected. Maybe having a section somewhere that showed the data or the transform visually as well as what was expected to be written would have been nice. This was probably the first lab that made me really think about a Beam pipeline, but the contrast between filling code in and the drop-off to the Python code was large enough that I "felt" like I was doing something wrong. Maybe even marking the sections in the code as "Task 1 Goes Here" would have helped. This could be combined with a "What order does the pipeline definition, options, run, and then stages within run go" type of question to be very effective (for me).

Kyle S. · Sprawdzono około rok temu