Plataforma de Inteligência Databricks para FSI: Decisão de Crédito

A Plataforma de Inteligência Databricks é uma arquitetura aberta que combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses. Nesta demonstração, mostraremos como construir um sistema de decisão de crédito de ponta a ponta para clientes sub-bancados, fornecendo dados e insights que normalmente levariam meses de esforço em plataformas legadas.

Esta demonstração abrange a plataforma lakehouse de ponta a ponta:

• Ingestão de dados internos e de parceiros, e então transformá-los usando Delta Live Tables (DLT), um framework ETL declarativo para construir pipelines de processamento de dados confiáveis, sustentáveis e testáveis
• Proteja nossos dados ingeridos para garantir governança e segurança em cima de dados PII
• Construa um modelo de aprendizado de máquina com o Databricks AutoML para identificar clientes com crédito digno
• Aproveite o SQL Databricks e os pontos finais do armazém para construir um painel para analisar os dados ingeridos e explicar as saídas do modelo de aprendizado de máquina
• Orquestre todas essas etapas com Databricks Workflows

Para instalar a demonstração, obtenha uma área de trabalho Databricks gratuita e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python.

%pip instale dbdemos

import dbdemos
dbdemos.install('lakehouse-fsi-credit')

Dbdemos é uma biblioteca Python que instala demonstrações completas do Databricks em seus espaços de trabalho. Dbdemos irá carregar e iniciar notebooks, pipelines Delta Live Tables, clusters, painéis Databricks SQL e modelos de armazém... Veja como usar dbdemos

Dbdemos é distribuído como um projeto do GitHub.

Para mais detalhes, por favor, veja o GitHub arquivo README.md e siga a documentação.
Dbdemos é fornecido como está. Veja a Licença e Aviso para mais informações.
Databricks não oferece suporte oficial para dbdemos e os ativos associados.
Para qualquer problema, por favor, abra um ticket e a equipe de demonstração dará uma olhada com o melhor esforço possível.