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課程簡介
1. 模組 1 : 案例研究 Telecom 監管機構如何使用大數據分析來實施合規:
- TRAI ( Telecom 印度監管局)
- 土耳其語 Telecom 監管機構 : Telekomünikasyon Kurumu
- FCC - 聯邦通信委員會
- BTRC – 孟加拉国 Telecommunication Regulatory Authority
2. 模組 2:使用非結構化大數據分析審查 CSP 與其用戶之間的數百萬份合同
- Elements of NLP(自然語言處理)
- 從數以百萬計的合同中提取SLA(服務水平協定)
- 一些已知的開源和許可工具用於合同分析(eBravia、IBM Watson、KIRA)
- 從非結構化數據分析中自動發現合同和衝突
3. 模組-3:從非結構化客戶合同中提取結構化資訊,並將其映射到從IPDR數據中獲得的服務品質 &眾包應用數據。合規性指標。自動檢測違規行為。
4. 模組 - 4 : 使用應用程式方法來收集合規性和 QoS 數據 - 向使用者發佈一個免費的監管行動應用程式,以自動追蹤和分析 。在這種方法中,監管機構將發佈免費應用程式並在用戶之間分發 - 應用程式將收集有關 QoS/垃圾郵件等的數據,並以分析儀錶板的形式報告:
- 智慧垃圾郵件檢測引擎(僅適用於簡訊),以協助訂閱者進行報告
- 眾包有關違規消息和電話的數據,以加快對未註冊電話推銷員的檢測
- 有關在應用程式內對投訴採取的行動的更新
- 自動報告語音通話品質(呼叫掉線、單向連接),適用於將安裝監管應用程式的使用者
- 自動報告數據速度
5. 模組-5:處理監管應用程式數據以自動生成警報系統(警報將自動生成並通過電子郵件/短信發送給利益相關者): 實現儀錶盤和報警服務
- Microsoft 基於 Azure 的儀錶板和 SNS 告警服務
- 基於 AWS Lambda 服務的控制面板和警報
- AWS/Microsoft 分析套件,用於處理數據以生成警報
- 告警生成規則
6. 模組6 :使用IPDR數據進行QoS和合規性-IPDR大數據分析:
- 按服務和訂閱者使用方式按流量計費
- 網路容量分析和規劃
- 邊緣資源管理
- 網路庫存和資產管理
- 業務服務的服務級別目標 (SLO) 監視
- 體驗品質 (QOE) 監控
- 呼叫掉線
- 服務優化和產品開發分析
7. 模組-7 :客戶服務體驗 &Big Data CSP CRM 方法:
- 遵守退款政策
- 訂閱費
- 會議 SLA 和訂閱折扣
- 自動檢測不符合 SLA 的情況
8. 模組 8 : Big Data ETL,用於集成不同的 QoS 數據源,並組合到單個儀錶板上,基於警報的分析:
- 使用 PAAS 雲(如 AWS Lambda)、Microsoft Azure
- 使用混合雲方法
最低要求
參加本課程不需要任何特定要求。
14 時間:
客戶評論 (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)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Course - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
很多實際的例子,處理同一問題的不同方法,有時還不那麼明顯的技巧如何改進當前的解決方案
Rafał - Nordea
Course - Apache Spark MLlib
機器翻譯