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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Databricks e Casos de Uso Financeiros
- Compreensão do 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
- Criação e navegação de notebooks
- Utilização de Python e SQL no Databricks
- Colaboração com comentários e histórico de versões
Ingestão e Limpeza de Dados
- Importação de dados financeiros de CSV, bancos de dados e APIs
- Uso de Spark DataFrames para limpeza e preparação
- Tratamento de valores ausentes e outliers
Transformação e Agregação de Dados Financeiros
- Cálculo de KPIs e índices financeiros
- Filtragem, agrupamento e pivotação de conjuntos de dados
- Manipulação e amostragem de séries temporais
Visualização de Insights Financeiros
- Criação de dashboards com as ferramentas visuais do Databricks
- Personalização de gráficos para relatórios financeiros
- Exportação de visuais 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
- Melhoria de desempenho com particionamento de dados
Colaboração, Agendamento e Compartilhamento
- Gestão de acesso e permissões para equipes financeiras
- Agendamento de jobs para relatórios automatizados
- Exportação segura de dados e resultados
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 atuantes no setor financeiro
- Engenheiros de dados que dão suporte a equipes financeiras
