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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Databricks und Finanzanwendungs Fälle
- Das Databricks-Ökosystem verstehen
- Übersicht der Arbeitsabläufe der Finanzdatenanalyse
- Beispiele für Anwendungsfälle: Risikomodelle, Finanzberichterstattung, Audit-Protokolle
Erste Schritte mit Databricks-Notebooks
- Erstellen und Navigieren in Notebooks
- Verwendung von Python und SQL in Databricks
- Zusammenarbeit durch Kommentare und Versionshistorie
Datenimport und Bereinigung
- Import von Finanzdaten aus CSV, Datenbanken und APIs
- Verwendung von Spark DataFrames für Bereinigung und Vorbereitung
- Bearbeitung fehlender Werte und Ausreißer
Transformation und Aggregation von Finanzdaten
- Berechnung von KPIs und Finanzkennzahlen
- Filtern, Gruppieren und Pivotieren von Datensätzen
- Manipulation und Neustichproben von Zeitreihen
Visualisierung von Einblicke in den Finanzbereich
- Erstellung von Dashboards mit den Visualisierungstools von Databricks
- Anpassung von Diagrammen für Finanzberichte
- Export von Visualisierungen für Präsentationen oder regulatorische Überprüfungen
Optimierung von Abfragen und Nutzung von Delta Lake
- Einführung in die Delta-Lake-Architektur
- ACID-Transaktionen und Datensicherheit
- Leistungssteigerung durch Datenpartitionierung
Zusammenarbeit, Planung und Freigabe
- Verwaltung von Zugriff und 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 Berichterstattung
Zielgruppe
- Finanzanalysten und Business-Intelligence-Fachkräfte
- Datenanalysten im Finanzsektor
- Datenengineure, die Finanzteams unterstützen
