Analiza podataka pomoću Databricks za finansijski sektor Kurs za obuku

Uvod u Databricks i finansijske primene

• Razumevanje Databricks ekosistema
• Pregled tokova posla za analizu finansijskih podataka
• Primeri primena: modeliranje rizika, finansijsko izveštavanje, dnevnik revizije

Prvi koraci sa Databricks beležnicama

• Kreiranje i navigacija kroz beležnice
• Korišćenje Pythona i SQL-a u Databricks-u
• Saradnja putem komentara i istorije verzija

Uvoz i čišćenje podataka

• Uvoz finansijskih podataka iz CSV fajlova, baza podataka i API-ja
• Korišćenje Spark DataFrames za čišćenje i pripremu podataka
• Obrada nedostajućih vrednosti i odstupanja (outliers)

Transformacija i agregacija finansijskih podataka

• Izračunavanje KPI-ja i finansijskih koeficijenata
• Filtriranje, grupisanje i pivotiranje skupova podataka
• Manipulacija vremenskim serijama i resampling

Vizuelizacija finansijskih uvida

• Kreiranje nadzornih tabela pomoću Databricks alata za vizualizaciju
• Prilagođavanje grafikona za finansijsko izveštavanje
• Izvoz vizuelnih elemenata za prezentacije ili regulatornu proveru

Optimizacija upita i korišćenje Delta Lake-a

• Uvod u arhitekturu Delta Lake-a
• ACID transakcije i pouzdanost podataka
• Poboljšanje performansi podelom podataka (partitioning)

Saradnja, planiranje (scheduling) i deljenje

• Upravljanje pristupom i ovlašćenjima za finansijske timove
• Planiranje poslova (jobs) za automatizovano izveštavanje
• Bezbedan izvoz podataka i rezultata

Zaključak i naredni koraci