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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Databricks und Anwendungsfälle im Finanzsektor
- Verständnis des Databricks-Ökosystems
- Überblick über Workflows der Finanzdatenanalyse
- Beispiele für Anwendungsfälle: Risikomodelle, Finanzberichte, Audit-Protokolle
Erste Schritte mit Databricks-Notebooks
- Erstellen und Navigieren von Notebooks
- Nutzung von Python und SQL in Databricks
- Zusammenarbeit über Kommentare und Versionsverlauf
Datenimport und -bereinigung
- Importieren von Finanzdaten aus CSV, Datenbanken und APIs
- Nutzung von Spark DataFrames für Bereinigung und Vorbereitung
- Bearbeitung von fehlenden Werten und Ausreißern
Transformation und Aggregation von Finanzdaten
- Berechnung von KPIs und Finanzkennzahlen
- Filtern, Gruppieren und Pivottabellen von Datensätzen
- Manipulation und Neuabstufung von Zeitreihen
Visualisierung von Finanzinformationen
- Erstellen von Dashboards mit den Visualisierungstools von Databricks
- Anpassung von Diagrammen für Finanzberichte
- Exportieren von Visualisierungen für Präsentationen oder regulatorische Prüfungen
Optimierung von Abfragen und Nutzung von Delta Lake
- Einführung in die Delta-Lake-Architektur
- ACID-Transaktionen und Datenzuverlässigkeit
- Verbesserung der Leistung durch Datenteilung
Zusammenarbeit, Planung und Freigabe
- Verwaltung des Zugriffs und der Berechtigungen für Finanzteams
- Planung von Jobs für automatisierte Berichte
- Sicheres Exportieren von Daten und Ergebnissen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Konzepte der Datenanalyse
- Erfahrung mit Python oder SQL
- Vertrautheit mit Finanzdatentypen und -berichten
Zielgruppe
- Finanzanalysten und Business-Intelligence-Experten
- Datenanalysten, die im Finanzsektor arbeiten
- Daten-Ingenieure, die Finanzteams unterstützen
