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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Databricks und Finanz-Anwendungsfälle
- Verständnis des Databricks-Ökosystems
- Überblick über Workflows der Finanzdatenanalyse
- Anwendungsfälle: Risikomodelle, Finanzberichterstattung, Audit-Protokolle
Erste Schritte mit Databricks-Notebooks
- Erstellen und Navigieren in Notebooks
- Nutzung von Python und SQL in Databricks
- Zusammenarbeit über Kommentare und Versionsverlauf
Datenaufnahme und Bereinigung
- Import von Finanzdaten aus CSV, Datenbanken und APIs
- Nutzung von Spark DataFrames für die Bereinigung und Vorbereitung
- Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern
Transformation und Aggregation von Finanzdaten
- Berechnung von KPIs und Finanzkennzahlen
- Filterung, Gruppierung und Pivotierung von Datensätzen
- Zeitreihenmanipulation und Resampling
Visualisierung von Finanzinsights
- Erstellung von Dashboards mit den Databricks-Visualisierungstools
- Anpassung von Diagrammen für die Finanzberichterstattung
- Export von Visualisierungen für Präsentationen oder regulatorische Prüfungen
Optimierung von Abfragen und Nutzung von Delta Lake
- Einführung in die Architektur von Delta Lake
- ACID-Transaktionen und Datenzuverlässigkeit
- Leistungsverbesserung durch Datenpartitionierung
Zusammenarbeit, Zeitplanung und Freigabe
- Verwaltung von Zugriff und Berechtigungen für Finanzteams
- Zeitplanung von Jobs für die automatisierte Berichterstattung
- Sichere Exportierung von Daten und Ergebnissen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse
- Erfahrung mit Python oder SQL
- Vertrautheit mit Finanzdatentypen und Berichterstattung
Zielgruppe
- Finanzanalysten und Business-Intelligence-Profis
- Datenanalysten, die im Finanzsektor tätig sind
- Dateningenieure, die Finanzteams unterstützen
