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課程時長 14 時間：
課程簡介
Databricks 與金融使用案例簡介
- 了解 Databricks 生態系統
- 金融數據分析工作流概覽
- 使用案例示例：風險建模、財務報告、稽核日誌
開啟 Databricks 筆記本之旅
- 創建與瀏覽筆記本
- 在 Databricks 中使用 Python 和 SQL
- 透過評論與版本歷史記錄進行協作
數據導入與清理
- 從 CSV、數據庫及 API 導入金融數據
- 使用 Spark DataFrames 進行清理與準備
- 處理缺失值與異常值
金融數據的轉換與彙總
- 計算關鍵績效指標（KPI）與財務比率
- 數據集過濾、分組與樞運算
- 時間序列操作與重採樣
金融洞見的可視化
- 使用 Databricks 可視化工具創建儀表板
- 為財務報告定制圖表
- 导出可視化成果用於演示或監管審計
查詢最佳化與 Delta Lake 應用
- Delta Lake 架構簡介
- ACID 事務與數據可靠性
- 透過數據分區提升性能
協作、調度與共享
- 管理金融團隊的訪問權限與權限設置
- 調度任務以實現自動化報告
- 安全地导出數據與結果
總結與下一步
最低要求
- 了解數據分析相關概念
- 具備 Python 或 SQL 使用經驗
- 熟悉金融數據類型與報告規範
適合對象
- 金融分析師與商業智慧（BI）專業人士
- 在金融部門工作的數據分析師
- 支持金融團隊的數據工程師
