Opinie (Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep)

This was a really nice lab!

Oluwapelumi S. · Sprawdzono około miesiąca 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 około miesiąca temu

Alexis V. · Sprawdzono około miesiąca temu

Fredrick J. · Sprawdzono około miesiąca temu

Tanu G. · Sprawdzono około miesiąca temu

Sudhanshu D. · Sprawdzono około miesiąca temu

Marius H. · Sprawdzono około miesiąca temu

Himanshu A. · Sprawdzono około miesiąca temu

璟宏 劉. · Sprawdzono około miesiąca temu

Eduardo C. · Sprawdzono około miesiąca temu

yetendra K. · Sprawdzono około miesiąca temu

栄紀 竹. · Sprawdzono około miesiąca temu

Abdurrahman A. · Sprawdzono około miesiąca temu

elkana m. · Sprawdzono około miesiąca temu

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

Michael K. · Sprawdzono około miesiąca temu

Juan Carlos B. · Sprawdzono około miesiąca temu

Avadut K. · Sprawdzono około miesiąca temu

Pankaj G. · Sprawdzono około miesiąca temu

Prasad I. · Sprawdzono około miesiąca temu

sara p. · Sprawdzono około miesiąca temu

Priyadeep M. · Sprawdzono około miesiąca temu

ARRAMSHETTY S. · Sprawdzono około miesiąca temu

sara p. · Sprawdzono około miesiąca temu

Amritansh S. · Sprawdzono około miesiąca temu

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. · Sprawdzono około miesiąca temu