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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Databricks e Casos de Uso Financeiros
- Compreendendo o ecossistema 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
Primeiros Passos com Notebooks do Databricks
- Criando e navegando em notebooks
- Usando Python e SQL no Databricks
- Colaborando com comentários e histórico de versões
Ingestão e Limpeza de Dados
- Importando dados financeiros de CSV, bancos de dados e APIs
- Usando Spark DataFrames para limpeza e preparação
- Tratando valores ausentes e outliers
Transformação e Agregação de Dados Financeiros
- Calculando KPIs e indicadores financeiros
- Filtrando, agrupando e pivotando conjuntos de dados
- Manipulação e reamostragem de séries temporais
Visualização de Insights Financeiros
- Criando dashboards com as 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 de dados
- Melhorando o desempenho com particionamento de dados
Colaboração, Agendamento e Compartilhamento
- Gerenciando acesso e permissões para equipes financeiras
- Agendando jobs para relatórios automatizados
- Exportando dados e resultados com segurança
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- 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 que atuam no setor financeiro
- Engenheiros de dados que suportam equipes financeiras
