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Schulungsübersicht
Einführung in Databricks und Anwendungsfälle im Finanzwesen
- Verständnis der Databricks-Ökosystems.
- Überblick über Workflows der Finanzdatenanalyse.
- Anwendungsfallbeispiele: Risikomodelle, Finanzberichterstattung, Audit-Protokolle.
Erste Schritte mit Databricks-Notebooks
- Notebooks erstellen und navigieren.
- Python und SQL in Databricks verwenden.
- Zusammenarbeit durch Kommentare und Versionsverlauf.
Datenerfassung und Datenbereinigung
- Importieren von Finanzdaten aus CSV-Dateien, Datenbanken und APIs.
- Verwenden von Spark DataFrames zur Bereinigung und Vorbereitung.
- Umgang mit fehlenden Werten und Ausreissern.
Transformation und Aggregation von Finanzdaten
- Berechnung von KPIs und finanziellen Kennzahlen.
- Filtern, Gruppieren und Pivotieren von Datensätzen.
- Manipulation und Resampling von Zeitreihen.
Visualisierung finanzieller Erkenntnisse
- Erstellung von Dashboards mit den visuellen Tools von Databricks.
- Anpassen von Diagrammen für die Finanzberichterstattung.
- Sichern von Visualisierungen für Präsentationen oder regulatorische Überprüfungen.
Optimieren von Abfragen und Verwenden von Delta Lake
- Einführung in die Architektur von Delta Lake.
- ACID-Transaktionen und Datensicherheit.
- Leistungsoptimierung durch Datenaufteilung (Partitioning).
Zusammenarbeit, Planung und Sharing
- Verwalten von Zugriffsrechten für Finanzteams.
- Planen von Jobs für automatisierte Berichterstattung.
- Sicheres Exportieren von Daten und Ergebnissen.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Konzepten der Datenanalyse.
- Erfahrung mit Python oder SQL.
- Vertrautheit mit Finanzdatenarten und -berichterstattung.
Zielgruppe
- Finanzanalyst:innen und Business-Intelligence-Fachleute.
- Datenanalyst:innen, die im Finanzsektor tätig sind.
- Dateningenieur:innen, die Finanzteams unterstützen.
14 Stunden
