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

Próximas Formações Provisórias

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