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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Databricks e Casos de Uso Financeiros

  • Compreensão do ecossistema Databricks
  • Visão geral dos fluxos de trabalho de análise de dados financeiros
  • Exemplos de casos de uso: modelagem de risco, relatórios financeiros, logs de auditoria

Iniciando com Notebooks do Databricks

  • Criação e navegação em notebooks
  • Uso de Python e SQL no Databricks
  • Colaboração por meio de comentários e histórico de versões

Ingestão e Limpeza de Dados

  • Importação de dados financeiros de CSV, bancos de dados e APIs
  • Uso de Spark DataFrames para limpeza e preparação
  • Tratamento de valores ausentes e outliers

Transformação e Agregação de Dados Financeiros

  • Cálculo de KPIs e indicadores financeiros
  • Filtragem, agrupamento e pivoteamento de conjuntos de dados
  • Manipulação e reamostragem de séries temporais

Visualização de Insights Financeiros

  • Criação de painéis de controle com as ferramentas de visualização do Databricks
  • Personalização de gráficos para relatórios financeiros
  • Exportação de visualizações para apresentações ou revisão regulatória

Otimização de Consultas e Uso do Delta Lake

  • Introdução à arquitetura do Delta Lake
  • Transações ACID e confiabilidade de dados
  • Melhoria de desempenho com particionamento de dados

Colaboração, Agendamento e Compartilhamento

  • Gestão de acesso e permissões para equipes financeiras
  • Agendamento de jobs para relatórios automatizados
  • Exportação segura de dados e resultados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de análise de dados
  • Experiência com Python ou SQL
  • Conhecimento sobre tipos de dados financeiros e relatórios

Público-Alvo

  • Analistas financeiros e profissionais de inteligência de negócios
  • Analistas de dados que atuam no setor financeiro
  • Engenheiros de dados que apoiam equipes financeiras

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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