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Programa do Curso
Introdução ao Databricks e aos Financeiros Use Case
- Compreendendo o ecossistema do 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
Começando com Blocos de Notas do Databricks
- Criando e navegando por blocos de notas
- Usando Python e SQL no Databricks
- Colaboração usando comentários e histórico de versões
Ingestão e Limpeza de Dados
- Importando dados financeiros de CSV, bancos de dados e APIs
- Usando Spark DataFrames para limpar e preparar dados
- Lidando com valores ausentes e outliers
Transformação e Agregação de Dados Financeiros
- Cálculo de KPIs e razões financeiras
- Filtragem, agrupamento e pivoteamento de conjuntos de dados
- Manipulação e resampling de séries temporais
Visualizando Insights Financeiros
- Criando painéis com ferramentas visuais do Databricks
- Personalizando gráficos para relatórios financeiros
- Exportando visualizações para apresentações ou revisão regulatória
Otimização de Consultas e Uso do Delta Lake
- Introdução à arquitetura do Delta Lake
- Transações ACID e confiabilidade dos dados
- Melhorando o desempenho com particionamento de dados
Collaboration, Agendamento e Compartilhamento
- Gerenciando acesso e permissões para equipes financeiras
- Agendando trabalhos para relatórios automatizados
- Exportação de dados e resultados com segurança
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Uma 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 atuando no setor financeiro
- Engenheiros de dados apoiando equipes financeiras
14 Horas