Data Analysis with Databricks for Finance

• 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

Databricks 是一个为大数据和机器学习设计的统一分析平台，适用于协作环境。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）旨在帮助初级到中级的数据分析师和金融专业人员，使用 Databricks 进行与金融相关的大规模数据分析。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用 Databricks 笔记本查询和分析金融数据集。
• 清理和转换原始金融数据以进行报告和洞察。
• 创建仪表板和可视化工具以跟踪性能。
• 与团队成员即时协作，共享笔记本。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需定制此课程的培训，请联系我们安排。

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