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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Databricks e Casos de Uso Financeiros

  • Compreender o ecossistema Databricks
  • Visão geral dos fluxos de trabalho de análise de dados financeiros
  • Exemplos de casos de uso: modelação de risco, relatórios financeiros, registos de auditoria

Começar a Usar Cadernos do Databricks

  • Criação e navegação em cadernos
  • Utilização de Python e SQL no Databricks
  • Colaboração através de comentários e histórico de versões

Captação e Limpeza de Dados

  • Importação de dados financeiros a partir de CSV, bases de dados e APIs
  • Utilização de Spark DataFrames para limpeza e preparação
  • Gestão de valores em falta e valores atípicos

Transformação e Agregação de Dados Financeiros

  • Cálculo de KPIs e rácios financeiros
  • Filtragem, agrupamento e pivoteamento de conjuntos de dados
  • Manipulação e resampling de séries temporais

Visualização de Insights Financeiros

  • Criação de dashboards com as ferramentas visuais do Databricks
  • Personalização de gráficos para relatórios financeiros
  • Exportação de visualizações para apresentações ou revisão regulatória

Otimização de Queries e Utilização do Delta Lake

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

Colaboração, Agendamento e Partilha

  • Gestão de acessos e permissões para equipas financeiras
  • Agendamento de tarefas 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
  • Familiaridade com tipos de dados financeiros e relatórios

Público-Alvo

  • Analistas financeiros e profissionais de inteligência de negócios
  • Analistas de dados a atuar no setor financeiro
  • Encriptadores de dados que apoiem equipas financeiras

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Investimento

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