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코스 개요
Databricks와 금융 분야 활용 사례 소개
- Databricks 생태계 개요 설명
- 금융 데이터 분석 워크플로우 안내
- 리스크 모델링, 재무 보고서 작성, 감사 로그 관리 등의 실제 활용 사례 예시
Databricks 노트북 시작하기
- 노트북 생성 및 탐색 방법 안내
- Databricks 내에서 Python과 SQL 사용법 설명
- 코멘트 기능과 버전 이력을 활용한 협업 방법 소개
데이터 수집 및 정제 과정
- CSV 파일, 데이터베이스, API 등 다양한 경로에서 금융 데이터 가져오기
- Spark DataFrames를 이용한 데이터 정제 및 준비 작업
- 누락값과 이상치 처리 기법 설명
금융 데이터 변환 및 집계 방법
- 핵심 성과 지표와 재무 비율 계산하기
- 데이터셋 필터링, 그룹화 및 피벗 기법 활용
- 시계열 데이터 조작 및 리샘플링 방법 안내
금융 인사이트 시각화 기술
- Databricks의 시각화 도구를 활용한 대시보드 생성법
- 재무 보고서에 적합한 차트 맞춤 설정 방법
- 프레젠테이션이나 규제 검토 목적으로 시각 자료 내보내기
쿼리 최적화 및 Delta Lake 활용법
- Delta Lake 아키텍처에 대한 기본 소개
- ACID 트랜잭션과 데이터 무결성 보장 방법
- 데이터 파티셔닝을 통한 성능 향상 전략 설명
협업, 일정 관리 및 공유 기능 활용법
- 금융 팀원들에게 적합한 접근 권한 설정 방안
- 자동화된 보고서 생성을 위한 작업 스케줄링 방법
- 데이터와 결과물을 안전하게 내보내는 절차 안내
요약 및 향후 학습 로드맵 안내
요건
- 데이터 분석 관련 기본 개념에 대한 이해
- Python 또는 SQL 활용 경험
- 금융 데이터의 종류 및 보고 체계에 대한 기본 지식
수강 대상자
- 금융 분석가와 비즈니스 인텔리전스 전문가들
- 금융 산업에서 활동하는 데이터 분석가들
- 금융 팀을 지원하는 데이터 엔지니어들
14 시간
