Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
1. Модул-1: Казуси за това как Telecom регулаторите са използвали Big Data Analytics за налагане на съответствие:
- TRAI ( Telecom Регулаторен орган на Индия) Турски Telecom регулатор: Telekomünikasyon Kurumu FCC - Федерална комисия по комуникациите BTRC – Бангладеш Telecom Регулаторен орган по комуникациите
2. Модул-2: Преглед на милиони договори между CSP и неговите потребители, използващи неструктуриран анализ на големи данни
- Elements на NLP (Обработка на естествен език) Извличане на SLA (споразумения за ниво на обслужване) от милиони договори Някои от известните инструменти с отворен код и лицензирани инструменти за анализ на договори (eBravia, IBM Watson, KIRA) Автоматично откриване на договор и конфликт от неструктурирани Анализ на данни
3. Модул -3: Извличане на структурирана информация от неструктуриран клиентски договор и съпоставянето им с качеството на услугата, получено от IPDR данни & Crowd Sourced данни за приложения. Метрика за съответствие. Автоматично откриване на нарушения на съответствието.
4. Модул-4: ИЗПОЛЗВАНЕ на подход на приложение за събиране на данни за съответствие и QoS - издаване на безплатно регулаторно мобилно приложение на потребителите за автоматично проследяване и анализиране. При този подход регулаторният орган ще пуска безплатно приложение и ще го разпространява сред потребителите – и приложението ще събира данни за QoS/спамове и т.н. и ще ги докладва обратно във формата на аналитично табло:
- Интелигентен механизъм за откриване на нежелана поща (само за SMS), за да помогне на абоната при докладването. Краудсорсинг на данни за обидни съобщения и обаждания за ускоряване на откриването на нерегистрирани търговци на телемаркетинг Актуализации относно действията, предприети по оплаквания в рамките на приложението. Автоматично отчитане на качеството на гласовото повикване ( прекъсване на повикване, едно пътна връзка) за тези, които ще имат инсталирано регулаторно приложение Автоматично отчитане на скоростта на данни
5. Модул-5: Обработка на данни от регулаторни приложения за автоматично генериране на алармена система (алармите ще бъдат генерирани и изпращани по имейл/sms до заинтересованите страни автоматично): Внедряване на табло за управление и алармена услуга
- Microsoft Базирано на Azure табло за управление и SNS алармена услуга AWS Lambda Service базирано табло за управление и алармен AWS/Microsoft Аналитичен пакет за обработка на данните за генериране на аларма Правила за генериране на аларма
6. Модул-6: Използване на IPDR данни за QoS и Compliance-IPDR Анализ на големи данни:
- Измерено фактуриране по използване на услуга и абонат Анализ и планиране на капацитета на мрежата Управление на крайните ресурси Управление на мрежови инвентар и активи Мониторинг на целите на ниво услуга (SLO) за бизнес услуги Мониторинг на качеството на изживяването (QOE) Прекъсване на повикванията Оптимизиране на услугата и анализ на разработката на продукти
7. Модул-7 : Опит при обслужване на клиенти & Big Data подход към CSP CRM:
- Съответствие с правилата за възстановяване на средства Абонаментни такси Спазване на SLA и отстъпка за абонамент Автоматично откриване на неспазване на SLA
8. Модул-8 : Big Data ETL за интегриране на различни източници на данни за QoS и комбиниране в един алармен анализ на таблото:
- Използване на облак PAAS като AWS Lambda, Microsoft Azure Използване на хибриден облачен подход
Изисквания
Няма специфични изисквания, необходими за посещаване на този курс.
14 Hours
Oтзиви от потребители (4)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Course - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Course - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Много практически примери, различни начини за подход към един и същ проблем и понякога не толкова очевидни трикове как да се подобри текущото решение
Rafał - Nordea
Course - Apache Spark MLlib
Machine Translated
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.