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课程时长 14 小时
课程大纲
Databricks和金融用例简介
- 了解Databricks生态系统
- 金融数据分析工作流概述
- 用例示例：风险建模、财务报告、审计日志
Databricks Notebooks入门
- 创建和导航notebooks
- 在Databricks中使用Python和SQL
- 通过评论和版本历史进行协作
数据摄取和清洗
- 从CSV、数据库和API导入金融数据
- 使用Spark DataFrames进行清洗和准备
- 处理缺失值和异常值
转换和聚合金融数据
- 计算KPI和财务比率
- 过滤、分组和透视数据集
- 时间序列操作和重采样
可视化金融洞察
- 使用Databricks可视化工具创建仪表板
- 自定义图表用于财务报告
- 导出可视化用于演示或监管审查
优化查询和使用Delta Lake
- Delta Lake架构简介
- ACID事务和数据可靠性
- 通过数据分区提高性能
协作、调度和共享
- 管理金融团队的访问和权限
- 调度作业以实现自动化报告
- 安全导出数据和结果
总结和后续步骤
要求
- 理解数据分析概念
- 有Python或SQL经验
- 熟悉金融数据类型和报告
目标受众
- 金融分析师和商业智能专业人士
- 在金融行业工作的数据分析师
- 支持金融团队的数据工程师
