Análisis de datos con Databricks para finanzas

Introducción a Databricks y casos de uso financieros

• Comprensión del ecosistema de Databricks
• Visión general de los flujos de trabajo de análisis de datos financieros
• Ejemplos de casos de uso: modelado de riesgos, presentación de informes financieros, registros de auditoría

Introducción a los notebooks de Databricks

• Creación y navegación de notebooks
• Uso de Python y SQL en Databricks
• Colaboración mediante comentarios e historial de versiones

Ingesta y limpieza de datos

• Importación de datos financieros desde archivos CSV, bases de datos y API
• Uso de Spark DataFrames para la limpieza y preparación de datos
• Manejo de valores faltantes y valores atípicos

Transformación y agregación de datos financieros

• Cálculo de indicadores clave de desempeño (KPI) y ratios financieros
• Filtrado, agrupación y rotación de conjuntos de datos
• Manipulación y muestreo de series temporales

Visualización de información financiera

• Creación de tableros de control con las herramientas de visualización de Databricks
• Personalización de gráficos para informes financieros
• Exportación de visualizaciones para presentaciones o revisiones regulatorias

Optimización de consultas y uso de Delta Lake

• Introducción a la arquitectura de Delta Lake
• Transacciones ACID y confiabilidad de los datos
• Mejora del rendimiento mediante particionamiento de datos

Colaboración, programación y compartición

• Gestión del acceso y los permisos para los equipos financieros
• Programación de trabajos para informes automatizados
• Exportación segura de datos y resultados

Resumen y próximos pasos