Finansal veriyi Lakehouse üzerinde analiz edin
Delta Lake, PySpark ve Databricks SQL ile finansal işlem ve piyasa verisini getiri, volatilite, drawdown ve zaman serisi analizleriyle işleyip dashboard'a döken uygulamalı eğitim.
Databricks Lakehouse ile finansal veri analizi
Bu eğitim, finansal verinin Databricks Lakehouse platformunda analiz edilmesini uygulamalı öğretir. Delta Lake tabloları, medallion (bronze/silver/gold) mimarisi, PySpark DataFrame ve Databricks SQL ile işlem (transaction), piyasa fiyatı ve portföy verisinin işlenmesi ele alınır. Getiri hesaplama, hareketli ortalama, volatilite, korelasyon, drawdown ve zaman serisi pencereleri window fonksiyonlarıyla kurulur. Veri kalitesi beklentileri, time travel ile denetim, Unity Catalog ile yönetişim ve dashboard/görselleştirme gösterilir. Örnekler piyasa ve işlem verisi senaryoları üzerinedir; yatırım tavsiyesi içermez.
3 Gün. Her gün dört modül; Databricks notebook üzerinde PySpark ve SQL ile finansal veri çözümleme lableri.
Orta Seviye — Finansal verinin Databricks Lakehouse üzerinde PySpark ve SQL ile analizini, Delta Lake ve risk/performans metriklerini kapsar.
Örnek piyasa ve işlem veri setleri üzerinde notebook'ta getiri, risk ve zaman serisi analizleri yazarak uygulanır.
Getiri, volatilite ve drawdown gibi finansal metrikleri doğrudan Lakehouse'ta hesaplarsınız.
ACID işlemler ve time travel ile denetlenebilir finansal veri katmanları kurarsınız.
Milyonlarca işlemi PySpark ile dağıtık ve hızlı biçimde analiz edersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel Python ve SQL ile sorgu yazabilmek gerekir.
Getiri, portföy ve risk kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Bir Databricks çalışma alanı ve cluster erişimi gerekir.
DataFrame ve tablo kavramlarına temel aşinalık beklenir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Finansal veriyi Delta Lake ve medallion mimarisiyle katmanlarsınız.
Basit/log getiri ve kümülatif getiriyi PySpark ile hesaplarsınız.
Volatilite, drawdown ve risk-getiri oranlarını üretirsiniz.
Rolling pencere ve lag özellikleriyle zaman serisi analizi yaparsınız.
Portföy getirisi, korelasyon ve kırılım analizlerini kurarsınız.
Databricks SQL ile sorgulayıp risk/getiri panoları hazırlarsınız.
Unity Catalog ile erişim, maskeleme ve lineage kurarsınız.
Workflows ile analiz hatlarını zamanlar ve izlersiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Snowflake'te Search Optimization Service, external table partition, secure view ve materialized view ile seçici sorgu ve dış veri erişimini hızlandırın.
Detayları Gör →
İlişkisel veritabanı ve veri ambarı temelleri: PK/FK, normalizasyon, SQL, ACID, OLTP/OLAP farkı ve star şema boyutsal modelini öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift ve QuickSight: MPP mimari, COPY yükleme, distribution/sort key, WLM, Spectrum ve SPICE dashboard ile ölçeklenebilir analitik öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift: MPP mimari, distribution/sort key, COPY yükleme, VACUUM/ANALYZE, WLM, concurrency scaling ve Spectrum ile ölçeklenebilir ambar öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow'da karmaşık orkestrasyon: timetable, dataset-driven tetikleme, dinamik DAG, task mapping, branching, cross-DAG bağımlılık ve ölçeklemeyi öğrenin.
Detayları Gör →