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课程大纲
介绍Databricks与金融Use Case
- 了解Databricks生态系统
- 金融数据分析工作流程概述
- 使用案例示例: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
数据导入与清理
- 从CSV、数据库和API导入金融数据
- 使用Spark DataFrames进行清理和准备
- 处理缺失值和异常值
转换与聚合金融数据
- 计算KPI和财务比率
- 过滤、分组和数据透视
- 时间序列操作与重采样
金融洞察可视化
- 使用Databricks可视化工具创建仪表板
- 为财务报告定制图表
- 导出可视化内容用于演示或监管审查
查询优化与使用Delta Lake
- Delta Lake架构介绍
- ACID事务与数据可靠性
- 通过数据分区提高性能
Collaboration、调度与共享
- 管理财务团队的访问权限
- 调度自动化报告任务
- 安全导出数据和结果
总结与下一步
要求
- 理解数据分析概念
- 具备Python或SQL的使用经验
- 熟悉财务数据类型和报告
目标受众
- 财务分析师和商业智能专业人员
- 在金融领域工作的数据分析师
- 支持财务团队的数据工程师
14 小时