Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Databricks i Finansowych Analiz

  • Zrozumienie ekosystemu Databricks
  • Przegląd przepływów pracy analityki danych finansowych
  • Przykłady zastosowań: modelowanie ryzyka, raportowanie finansowe, logi audytu

Rozpoczynanie pracy z Notatnikami Databricks

  • Tworzenie i nawigowanie w notatnikach
  • Używanie Spark i SQL w Databricks
  • Współpraca za pomocą komentarzy i historii wersji

Wprowadzanie i Czystenie Danych

  • Importowanie danych finansowych z plików CSV, baz danych i API
  • Używanie DataFrames Spark do czyszczenia i przygotowywania
  • Obsługa braków i wartości odstających

Transformowanie i Agregowanie Danych Finansowych

  • Obliczanie wskaźników kluczowych i wskaźników finansowych
  • Filtrowanie, grupowanie i transponowanie zestawów danych
  • Manipulacja i przeskalowywanie szeregów czasowych

Wizualizowanie Wniosków Finansowych

  • Tworzenie dashboardów z narzędziami wizualizacyjnymi Databricks
  • Dostosowywanie wykresów do raportowania finansowego
  • Eksportowanie wizualizacji do prezentacji lub przeglądu regulacyjnego

Optymalizowanie Zapytań i Używanie Delta Lake

  • Wprowadzenie do architektury Delta Lake
  • Transakcje ACID i niezawodność danych
  • Poprawianie wydajności za pomocą podziału danych

Zarządzanie, Harmonogramowanie i Udostępnianie

  • Zarządzanie dostępem i uprawnieniami dla zespołów finansowych
  • Harmonogramowanie zadań dla automatyzowanego raportowania
  • Eksportowanie danych i wyników w sposób bezpieczny

Podsumowanie i Krok Dalej


Wymagania

  • Zrozumienie pojęć dotyczących analizy danych
  • Doświadczenie w korzystaniu z Python lub SQL
  • Znajomość typów danych finansowych i raportowania

Grupa docelowa

  • Analitycy finansowi i specjaliści ds. business intelligence
  • Analitycy danych pracujący w sektorze finansowym
  • Inżynierowie danych wspierający zespoły finansowe
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Propozycje terminów

Data Analysis with Databricks for Finance

2025-10-27 09:00
14 godzin
Olsztyn
2580 PLN (Zdalne)
2680 PLN (Stacjonarne)

Data Analysis with Databricks for Finance

2025-11-10 09:00
14 godzin
Poznań
2580 PLN (Zdalne)
2680 PLN (Stacjonarne)

Data Analysis with Databricks for Finance

2025-11-24 09:00
14 godzin
Koszalin
2580 PLN (Zdalne)
2780 PLN (Stacjonarne)

Data Analysis with Databricks for Finance

2025-12-08 09:00
14 godzin
Szczecin
2580 PLN (Zdalne)
2780 PLN (Stacjonarne)

Data Analysis with Databricks for Finance

2025-12-22 09:00
14 godzin
Jelenia Góra
2580 PLN (Zdalne)
2680 PLN (Stacjonarne)

Szkolenia Powiązane

Machine Learning z Azure Databricks dla Finance

7 godzin

Azure Databricks to platforma kolaboracyjna oparta na chmurze, która wspiera analizę dużych danych i uczenie maszynowe za pomocą Apache Spark i ekosystemu Microsoft Azure.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla średnio zaawansowanych profesjonalistów danych, którzy chcą zaprojektować, zbudować i wdrożyć modele uczenia maszynowego za pomocą Azure Databricks do zastosowań finansowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

  • Budować i trenować modele uczenia maszynowego za pomocą danych finansowych w Azure Databricks.
  • Używać MLflow do śledzenia eksperymentów, zarządzania modelami i wdrażania rozwiązań.
  • Zastosować modele do wykrywania anomalii, oceny ryzyka lub prognozowania trendów w finansach.
  • Integrować modele ML w skalowalne potoki do ciągłej oceny.

Format kursu

  • Interaktywne wykłady i dyskusje.
  • Wiele ćwiczeń i praktyki.
  • Ręczne wdrożenie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

  • Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.
Więcej...

Databricks

 14 godzin

Trening prowadzony przez instruktora na miejscu (online lub stacjonarnie) jest skierowany do naukowców danych i programistów, którzy chcą skonfigurować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami analizy danych za pomocą Databricks.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

  • Skonfigurować Databricks.
  • Zrozumieć, jak Databricks i Apache Spark współpracują.
  • Dowiedzieć się, jak ładować i przekształcać dane w Databricks.
Więcej...

Intensive Databricks Data Engineering Immersive

 350 godzin

Databricks Lakehouse is a unified data and AI platform that combines data engineering, data science, and analytics on a single, scalable foundation.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level data engineers and analytics practitioners who wish to gain end-to-end, production-ready skills in data engineering using Databricks, Apache Spark, orchestration, and downstream visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

  • Design and implement scalable ETL/ELT pipelines on the Databricks Lakehouse platform.
  • Use Spark and advanced SQL effectively for large-scale data processing and optimization.
  • Build, train, and deploy models using Big Data ML patterns and Databricks tooling.
  • Implement data modeling and ingestion patterns aligned with analytics and reporting needs.
  • Automate workflows with Airflow/Astronomer and operationalize with Git-based CI/CD.
  • Create production-grade dashboards and visualizations using Tableau connected to Databricks.
  • Deliver a customized capstone project demonstrating an end-to-end Lakehouse solution.

Format of the Course

  • Theoretical lectures with focused daily topics and reading.
  • Extensive hands-on labs in Databricks and cloud environments.
  • Weekly practical assessments and certification badge preparation.
  • Guided project work with instructor mentorship and peer reviews.
  • Final customized capstone project and presentation.

Course Customization Options

  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Więcej...

Powiązane Kategorie

Databricks
Databricks