Corso di formazione Analisi dei dati con Databricks per il settore finanziario

Introduzione a Databricks e casi d'uso finanziari

• Comprensione dell'ecosistema Databricks
• Panoramica dei flussi di lavoro per l'analisi dei dati finanziari
• Esempi di casi d'uso: modellazione del rischio, reportistica finanziaria, log di audit

Primi passi con i notebook Databricks

• Creazione e navigazione nei notebook
• Utilizzo di Python e SQL in Databricks
• Collaborazione tramite commenti e cronologia delle versioni

Acquisizione e pulizia dei dati

• Importazione di dati finanziari da CSV, database e API
• Utilizzo di Spark DataFrames per la pulizia e la preparazione
• Gestione di valori mancanti e valori anomali

Trasformazione e aggregazione dei dati finanziari

• Calcolo di KPI e rapporti finanziari
• Filtraggio, raggruppamento e pivot dei dataset
• Manipolazione e campionamento delle serie temporali

Visualizzazione di insight finanziari

• Creazione di dashboard con gli strumenti visual di Databricks
• Personalizzazione dei grafici per la reportistica finanziaria
• Esportazione di visualizzazioni per presentazioni o revisione normativa

Ottimizzazione delle query e utilizzo di Delta Lake

• Introduzione all'architettura Delta Lake
• Transazioni ACID e affidabilità dei dati
• Miglioramento delle prestazioni mediante partizionamento dei dati

Collaborazione, pianificazione e condivisione

• Gestione di accesso e permessi per i team finanziari
• Pianificazione di job per la reportistica automatizzata
• Esportazione sicura di dati e risultati

Sintesi e prossimi passi