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課程簡介
Databricks 簡介與金融應用案例
- 了解 Databricks 生態系統
- 金融數據分析工作流程概觀
- 應用案例範例：風險建模、財務報告、稽核日誌
入門 Databricks 筆記本
- 創建與導航筆記本
- 在 Databricks 中使用 Python 和 SQL
- 透過註解與版本歷史進行協作
數據導入與清洗
- 從 CSV、數據庫及 API 導入金融數據
- 使用 Spark DataFrames 進行清洗與預處理
- 處理缺失值與離群值
金融數據的轉換與聚合
- 計算 KPI 與財務比率
- 過濾、分組與透視（Pivoting）數據集
- 時間序列操作與重採樣
金融洞察的可視化
- 使用 Databricks 可視化工具創建儀表板
- 客製化財務報告圖表
- 匯出圖表用於簡報或監管審查
查詢優化與 Delta Lake 的使用
- Delta Lake 架構簡介
- ACID 交易與數據可靠性
- 透過數據分區提升性能
協作、排程與共享
- 管理金融團隊的存取與權限
- 排程任務以實現自動化報告
- 安全匯出數據與結果
總結與後續步驟
最低要求
- 理解數據分析基本概念
- 具備 Python 或 SQL 使用經驗
- 熟悉金融數據類型與報告需求
受眾對象
- 金融分析師與商業智慧（BI）專業人員
- 在金融業工作的數據分析師
- 支援金融團隊的數據工程師
14 小時