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 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 archivos CSV, bases de datos y APIs
• Uso de DataFrames de Spark para limpieza y preparación
• Gestión de valores faltantes y valores atípicos

Transformación y agregación de datos financieros

• Cálculo de KPIs y ratios financieros
• Filtrado, agrupación y pivotación de conjuntos de datos
• Manipulación y remuestreo de series temporales

Visualización de inteligencia de negocio financiera

• Creación de paneles de control con las 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 fiabilidad de datos
• Mejora del rendimiento mediante particionado de datos

Colaboración, programación y compartir

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

Resumen y próximos pasos