Análisis de datos con Databricks para el sector financiero

Introducción a Databricks y casos de uso financiero

• 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, reportes financieros, registros de auditoría

Introducción a los cuadernos de Databricks

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

Ingesta y limpieza de datos

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

Transformación y agregación de datos financieros

• Cálculo de KPIs y ratios financieros
• Filtrado, agrupación y pivoteo de conjuntos de datos
• Manipulación y re-muestreo de series de tiempo

Visualización de insights financieros

• Creación de tableros con las herramientas visuales de Databricks
• Personalización de gráficos para reportes financieros
• Exportación de visuales para presentaciones o revisión regulatoria

Optimización de consultas y uso de Delta Lake

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

Colaboración, programación y compartir

• Gestión de accesos y permisos para equipos financieros
• Programación de tareas para reportes automatizados
• Exportación segura de datos y resultados

Resumen y próximos pasos