Analiza danych z Databricks dla finansów - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Databricks i zastosowań finansowych

• Zrozumienie ekosystemu Databricks
• Przegląd przepływów pracy w analizie danych finansowych
• Przykłady zastosowań: modelowanie ryzyka, raportowanie finansowe, dzienniki audytu

Pierwsze kroki z notatnikami Databricks

• Tworzenie notatników i poruszanie się po nich
• Korzystanie z Pythona i SQL w Databricks
• Współpraca za pomocą komentarzy i historii wersji

Pozyskiwanie i oczyszczanie danych

• Importowanie danych finansowych z plików CSV, baz danych i interfejsów API
• Korzystanie z ramek danych Spark do oczyszczania i przygotowywania danych
• Obsługa brakujących wartości i wartości odstających

Przekształcanie i agregowanie danych finansowych

• Obliczanie wskaźników KPI i wskaźników finansowych
• Filtrowanie, grupowanie i przekształcanie zestawów danych w tabele przestawne
• Manipulowanie szeregami czasowymi i ponowne próbkowanie

Wizualizacja wniosków finansowych

• Tworzenie pulpitów nawigacyjnych za pomocą narzędzi wizualnych Databricks
• Dostosowywanie wykresów na potrzeby raportowania finansowego
• Eksportowanie wizualizacji do prezentacji lub przeglądu regulacyjnego

Optymalizacja zapytań i korzystanie z Delta Lake

• Wprowadzenie do architektury Delta Lake
• Transakcje ACID i niezawodność danych
• Zwiększanie wydajności dzięki partycjonowaniu danych

Współpraca, planowanie i udostępnianie

• Zarządzanie dostępem i uprawnieniami dla zespołów finansowych
• Planowanie zadań w celu automatycznego raportowania
• Bezpieczne eksportowanie danych i wyników

Podsumowanie i dalsze kroki