План на курса

Въведение в Databricks и финансови данни

  • Разбиране на екосистемата на Databricks
  • Обзор на процесите за анализ на финансови данни
  • Примери за използване: моделиране на риск, финансови отчетности, регистри на аудит

Започване с ноутбуци на Databricks

  • Създаване и навигация в ноутбуци
  • Използване на SQL и Python в Databricks
  • Сътрудничество чрез коментари и история на версиите

Внасяне и подчистване на данни

  • Внасяне на финансови данни от CSV, бази данни и API
  • Използване на Spark DataFrames за подчистване и подготовка
  • Обработка на пропуски и изключения

Трансформиране и агрегация на финансови данни

  • Изчисление на ключови показатели и финансови коефициенти
  • Филтриране, групиране и пивовене на набори данни
  • Манипулация и преобновяване на временни редици

Визуализация на финансови инсайти

  • Създаване на дашбордове с инструменти за визуализация на Databricks
  • Персонализиране на графики за финансови отчетности
  • Експорт на визуализации за презентации или ревизии по регулаторни изисквания

Оптимизация на запроси и използване на Delta Lake

  • Въведение в архитектурата на Delta Lake
  • ACID транзакции и надежност на данните
  • Увеличаване на производителността с партициониране на данни

Управление, планиране и споделяне

  • Управление на достъп и разрешения за финансови екипи
  • Планиране на задачи за автоматизиран отчет
  • Експорт на данни и резултати безопасно

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на концепции за анализ на данни
  • Опит с Python или SQL
  • Знакомство с финансови типове данни и отчетност

Целева аудитория

  • Финансови аналитици и професионалисти в областта на бизнес интелиджънс
  • Аналитици на данни, работящи в финансов сектор
  • Инженери на данни, подпомагащи финансови екипи
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории