Análisis de datos con Databricks para el sector financiero

Introducción a Databricks y casos de uso en finanzas

• Comprensión del ecosistema de Databricks
• Vista 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 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 API
• Uso de Spark DataFrames para la limpieza y preparación
• Manejo de valores faltantes y valores atípicos

Transformación y agregación de datos financieros

• Cálculo de KPI y ratios financieros
• Filtrado, agrupamiento y pivotamiento de conjuntos de datos
• Manipulación y muestreo de series de tiempo

Visualización de insights financieros

• Creación de paneles de control con herramientas visuales de Databricks
• Personalización de gráficos para informes financieros
• Exportación de visualizaciones 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 los datos
• Mejora del rendimiento mediante particionado de datos

Colaboración, programación y compartición

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

Resumen y siguientes pasos