office@trainings.corpquants.ro
+
40 727 437 050
Căderea Bastiliei nr.14,
București, Romania
YouTube
Twitter
Facebook
Acasă
Catalog programe
inițiative educaționale
Cercetare
Evenimente
Aplicații educaționale
Prima pagină
Toate cursurile
Traseu de învățare
Data & Automation pentru Finance & Risk
Curriculum
6 secțiuni
27 de lecții
36 de ore
Extinde toate secțiunile
Restrânge toate secțiunile
Secțiunea 1 – Data mindset: model de date pentru decizie
Stabilim fundația: cum arată datele bune pentru analiză, raportare și modelare (fără haos).
4
1.1
1.1. De ce “datele bune” bat “tool-urile scumpe”
1.2
1.2. Granularitate & chei: client / contract / tranzacție / timp
1.3
1.3. Istoric și versiuni: snapshot vs delta vs event log
1.4
1.4. Data dictionary & naming: standard CQTC pentru consistență
Secțiunea 2 – Data Quality: reguli, controale, evidențe
Construim un set practic de controale DQ (nu teorie), plus reconciliere și evidențe.
5
2.1
2.1. Cele 6 dimensiuni DQ (completeness, validity, consistency etc.)
2.2
2.2. Checks obligatorii: ranges, nulls, duplicates, referential integrity
2.3
2.3. Reconciliere: counts, totals, balance checks (cu exemple)
2.4
2.4. Outliers & anomalii: cum le tratezi (nu le “ștergi” orbește)
2.5
2.5. Control dashboard: green/amber/red + escalation log
Secțiunea 3 – Pipeline automat: Excel / Power Query / Power BI
Automatizare robustă: transformări sigure, refresh controlat și output standardizat.
5
3.1
3.1. Pattern-uri Power Query: append/merge/group/parameters
3.2
3.2. Refresh robust: surse, fold, incremental, erori de refresh
3.3
3.3. Transformări “safe”: reguli care nu se strică la update
3.4
3.4. Output “consumabil”: tabele curate pentru rapoarte / modele
3.5
3.5. Mini-proiect: construiești un pipeline de la brut la KPI
Secțiunea 4 – SQL & “single source of truth”
SQL-ul minim care te ajută să livrezi corect, rapid și reproductibil.
4
4.1
4.1. SQL minimal pentru finance/risk (select/join/window basics)
4.2
4.2. Modelarea tabelelor: fact/dim și ce înseamnă pentru analize
4.3
4.3. Agregări corecte: “same metric, same definition”
4.4
4.4. Data marts: cum livrezi rapid fără să rupi guvernanța
Secțiunea 5 – Lineage, versioning, audit trail
Fără IT heavy: lineage simplu, versioning pragmatic și dovezi pentru control/audit.
5
5.1
5.1. Lineage simplu, dar complet (ce intră în “evidence pack”)
5.2
5.2. Version control pentru fișiere și outputuri (fără IT heavy)
5.3
5.3. Logging: ce s-a rulat, când, ce erori, ce s-a schimbat
5.4
5.4. Access & privacy basics: “need-to-know” și mascare minimă
5.5
5.5. Template pack: DQ checklist + pipeline blueprint
Secțiunea 6 – Capstone: un sistem complet “repeatable”
Construiești un pipeline complet, cu output standard și monitorizare de sănătate a refresh-ului.
4
6.1
6.1. Build: dataset brut → curățare → controale → output standard
6.2
6.2. Publish: KPI pack + raport 1-pager + anexă tehnică
6.3
6.3. Monitor: DQ drift + refresh health checks
6.4
6.4. Final: kit reutilizabil (fișiere + instrucțiuni + standarde)
Acest conținut este protejat. Pentru a vedea acest conținut, te rog
autentificare
sau
înscriere
la curs!
Modal title
Main Content