Formation Analyse de données avec Databricks pour le secteur financier

Introduction à Databricks et aux cas d’usage financiers

• Compréhension de l’écosystème Databricks
• Vue d’ensemble des workflows d’analyse de données financières
• Exemples de cas d’usage : modélisation des risques, reporting financier, journaux d’audit

Prise en main des notebooks Databricks

• Création et navigation dans les notebooks
• Utilisation de Python et de SQL dans Databricks
• Collaboration via commentaires et historique des versions

Ingénierie et nettoyage des données

• Importation de données financières à partir de fichiers CSV, bases de données et API
• Utilisation des DataFrames Spark pour le nettoyage et la préparation
• Gestion des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes

Transformation et agrégation des données financières

• Calcul des KPI et des ratios financiers
• Filtrage, regroupement et rotation des jeux de données
• Manipulation et rééchantillonnage des séries temporelles

Visualisation des insights financiers

• Création de tableaux de bord avec les outils de visualisation Databricks
• Personnalisation des graphiques pour le reporting financier
• Export des visualisations pour les présentations ou les revues réglementaires

Optimisation des requêtes et utilisation de Delta Lake

• Introduction à l’architecture Delta Lake
• Transactions ACID et fiabilité des données
• Amélioration des performances grâce à la partitionnement des données

Collaboration, planification et partage

• Gestion des accès et des permissions pour les équipes financières
• Planification de tâches pour un reporting automatisé
• Export sécurisé des données et des résultats

Synthèse et prochaines étapes