金融分野におけるDatabricksによるデータ分析のトレーニングコース

Databricksおよび金融ユースケースへの導入

• Databricksエコシステムの理解
• 金融データ分析ワークフローの概要
• ユースケース例：リスクモデリング、金融レポート作成、監査ログ

Databricksノートブックの入門

• ノートブックの作成およびナビゲーション
• DatabricksにおけるPythonおよびSQLの使用
• コメントおよびバージョン履歴を用いたコラボレーション

データ取り込みとクリーニング

• CSV、データベース、APIからの金融データ取り込み
• クリーニングおよび準備のためのSpark DataFrameの使用
• 欠損値および外れ値の処理

金融データの変換と集計

• KPIおよび財務比率の計算
• データセットのフィルタリング、グループ化、ピボット
• 時系列データの操作およびリサンプリング

金融インサイト可視化

• Databricksビジュアルツールによるダッシュボード作成
• 金融レポートのためのチャートのカスタマイズ
• プレゼンテーションまたは規制当局レビューのためのビジュアル出力

クエリ最適化とDelta Lakeの利用

• Delta Lakeアーキテクチャの概要
• ACIDトランザクションとデータの信頼性
• データパーティショニングによるパフォーマンス向上

コラボレーション、スケジュール管理、共有

• 金融チーム向けのアクセス権限の管理
• 自動レポート作成のためのジョブスケジュール設定
• データおよび結果の安全なエクスポート

まとめと次のステップ