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, informes financieros, registros de auditoría

Primeros pasos con los cuadernos de Databricks

• Creación y navegación en los cuadernos
• Uso de Python y SQL en Databricks
• Colaboración mediante comentarios y 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
• Gestión de valores faltantes y valores atípicos

Transformación y agregación de datos financieros

• Cálculo de KPI y ratios financieros
• Filtrado, agrupación y rotación (pivoting) de conjuntos de datos
• Manipulación y remuestreo de series temporales

Visualización de información financiera

• Creación de tableros con las herramientas visuales de Databricks
• Personalización de gráficos para la elaboración de 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 la partición de datos

Colaboración, programación y compartición

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

Resumen y próximos pasos