Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Databricks och finansiella Use Case
- Förstå Databricks ekosystemet
- Översikt över arbetsflöden för analys av finansiella data
- Användningsfall: riskmodellering, finansiella rapporter, granskningsloggar
Kom igång med Databricks Notebooks
- Skapa och navigera i notebooks
- Använda Python och SQL i Databricks
- Sammaarbeta med kommentarer och versionshistoria
Dataingest och rening
- Importera finansiella data från CSV, databaser och API:er
- Använda Spark DataFrames för rengöring och förberedelse
- Hantera saknade värden och avvikelser
Transformera och aggregera finansiella data
- Beräkna KPI:er och finansiella kvoter
- Filtrera, gruppera och pivotera dataset
- Tidsseriehantering och omprovning
Visualisera finansiella insikter
- Skapa instrumentpaneler med Databrickss visuella verktyg
- Anpassa diagram för finansiell rapportering
- Exportera visualiseringar för presentationer eller regleringstest
Optimera förfrågningar och använda Delta Lake
- Introduktion till Delta Lake arkitektur
- ACID-transaktioner och datatillförlitlighet
- Förbättra prestanda med datapartitionering
Collaboration, schemaläggning och delning
- Hantera åtkomst och behörigheter för finansiella team
- Schemalägga uppgifter för automatiserad rapportering
- Exportera data och resultat säkert
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse för dataanalyskoncept
- Erfarenhet av Python eller SQL
- Kännedom om finansiella datatyper och rapportering
Målgrupp
- Finansiella analytiker och affärsintelligensprofessionella
- Dataanalytiker som arbetar inom finanssektorn
- Dataingenjörer som stöder finansiella team
14 timmar
