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Schulungsübersicht
Einführung in Databricks und FinanzUse Case
- Verständnis des Databricks-Ökosystems
- Überblick über Workflows für die finanzbezogene Datenanalyse
- Anwendungsbeispiele: Risikomodellierung, finanzielle Berichterstattung, Auditspuren
Einstieg in Databricks-Notebooks
- Erstellen und Navigieren von Notebooks
- Nutzung von Python und SQL in Databricks
- Zusammenarbeit mit Kommentaren und Versionsgeschichte
Datenimport und Datenreinigung
- Importieren von finanziellen Daten aus CSV-Dateien, Datenbanken und APIs
- Nutzung von Spark DataFrames zur Reinigung und Vorbereitung der Daten
- Behandlung fehlender Werte und Ausreißer
Transformation und Aggregation von finanziellen Daten
- Berechnen von KPIs und finanziellen Rationen
- Filtern, Gruppieren und Verwenden von Pivot-Tabellen in Datensätzen
- Manipulation und Resampling von Zeitreihendaten
Visualisierung finanzieller Erkenntnisse
- Erstellen von Dashboards mit den visuellen Werkzeugen von Databricks
- Anpassen von Diagrammen für die finanzielle Berichterstattung
- Exportieren der Visuals für Präsentationen oder regulatorische Überprüfungen
Otimalisierung von Abfragen und Verwendung von Delta Lake
- Einführung in die Architektur von Delta Lake
- ACID-Transaktionen und Datensicherheit
- Verschärfung der Leistung durch Datenpartitionierung
Collaboration, Planung und Teilen
- Verwalten des Zugangs und der Berechtigungen für Finanzteams
- Planen von Jobs zur automatisierten Berichterstellung
- Sicheres Exportieren von Daten und Ergebnissen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundverständnis von Datenanalysekonzepten
- Erfahrung mit Python oder SQL
- Vertrautheit mit finanziellen Datentypen und Berichten
Zielgruppe
- Finanzanalysten und Business-Intelligence-Professionals
- Datenanalysten im Finanzsektor
- Data Engineers, die finanzielle Teams unterstützen
14 Stunden