Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan ke Databricks dan Data Keuangan Use Case
- Mengerti ekosistem Databricks
- Ringkasan alur kerja analisis data keuangan
- Kasus penggunaan: pemodelan risiko, laporan keuangan, log audit
Mulai Menggunakan Notebook Databricks
- Membuat dan menjelajahi notebook
- Menggunakan Python dan SQL dalam Databricks
- Berkerjasama dengan komentar dan riwayat versi
Pengambilan Data dan Pembersihan
- Memasukkan data keuangan dari CSV, database, dan API
- Menggunakan Spark DataFrames untuk pembersihan dan persiapan
- Mengelola nilai hilang dan outlier
Mentransformasi dan Mengagregasi Data Keuangan
- Menghitung KPI dan rasio keuangan
- Memfilter, mengelompokkan, dan memutar dataset
- Pengolahan dan pengambilan ulang seri waktu
Visualisasi Insight Keuangan
- Membuat dashboard dengan alat visual Databricks
- Mengkustomisasi grafik untuk laporan keuangan
- Mengekspor visualisasi untuk presentasi atau tinjauan regulatori
Optimasi Kueri dan Penggunaan Delta Lake
- Pengenalan arsitektur Delta Lake
- Transaksi ACID dan keandalan data
- Meningkatkan kinerja dengan pembagian data
Collaboration, Penjadwalan, dan Berbagi
- Manajemen akses dan izin untuk tim keuangan
- Penjadwalan pekerjaan untuk laporan otomatis
- Mengekspor data dan hasil secara aman
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep analisis data
- Pengalaman dengan Python atau SQL
- Kenalan dengan jenis data keuangan dan laporan
Audience
- Analitik keuangan dan profesional inteligensi bisnis
- Analitik data yang bekerja di sektor keuangan
- Injineer data yang mendukung tim keuangan
14 Jam
