Dataanalys med Databricks för finanssektorn Träningskurs

Introduktion till Databricks och finansiella användningsområden

• Förståelse för Databricks-ekosystemet
• Översikt över arbetsflöden för finansiell datanalys
• Användningsfallsexempel: riskmodellering, finansiell rapportering, revisionsloggar

Comme à faire avec Databricks-anteckningsböcker

• Att skapa och navigera i anteckningsböcker
• Använda Python och SQL i Databricks
• Samverka med kommentarer och versionshistorik

Datainmatning och rensning

• Importera finansiella data från CSV, databaser och API:er
• Använda Spark DataFrames för rensning och förberedelse
• Hantering av saknade värden och utliggare

Transformation och aggregering av finansiella data

• Beräkna KPI:er och finansiella kvoter
• Filtrera, gruppera och pivotera datasets
• Tidsseriehantering och omsamplning

Visualisering av finansiella insikter

• Skapa dashboards med Databricks visuella verktyg
• Anpassa diagram för finansiell rapportering
• Exportera visualiseringar för presentationer eller regulatorisk granskning

Optimering av frågor och användning av Delta Lake

• Introduktion till Delta Lake-arkitekturen
• ACID-transaktioner och datapålitlighet
• Förbättring av prestanda med datapartitionering

Samarbete, schemaläggning och delning

• Hantera åtkomst och behörigheter för finansiella team
• Schemalägga jobb för automatiserad rapportering
• Exportera data och resultat säkert

Sammanfattning och nästa steg