Programa del Curso
1. Módulo-1 : Estudios de caso de cómo Telecom los reguladores han utilizado Big Data Analytics para imponer el cumplimiento:
- TRAI ( Telecom Autoridad Reguladora de la India)
- Regulador turco Telecom : Telekomünikasyon Kurumu
- FCC - Comisión Federal de Comunicaciones
- BTRC – Bangladesh TelecomAutoridad Reguladora de la Comunicación
2. Módulo-2 : Revisión de millones de contratos entre los CSP y sus usuarios utilizando análisis de Big Data no estructurado
- Elements de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural)
- Extracción de SLA (acuerdos de nivel de servicio) de millones de contratos
- Algunas de las herramientas conocidas de código abierto y con licencia para el análisis de contratos (eBravia, IBM Watson, KIRA)
- Descubrimiento automático de contratos y conflictos a partir del análisis de datos no estructurados
3. Módulo -3 : Extracción de información estructurada de un contrato de cliente no estructurado y asignarla a la calidad de servicio obtenida a partir de los datos de IPDR y Datos de la aplicación Crowd Sourced. Métrica para el cumplimiento. Detección automática de infracciones de cumplimiento.
4. Módulo- 4: UTILIZANDO el enfoque de la aplicación para recopilar datos de cumplimiento y QoS: lanzar una aplicación móvil reglamentaria gratuita para que los usuarios la rastreen y analicen automáticamente. En este enfoque, la autoridad reguladora lanzará una aplicación gratuita y la distribuirá entre los usuarios, y la aplicación recopilará datos sobre QoS / Spams, etc. y los informará en forma de panel analítico:
- Motor inteligente de detección de spam (solo para SMS) para ayudar al suscriptor a informar
- Crowdsourcing de datos sobre mensajes y llamadas ofensivas para acelerar la detección de vendedores telefónicos no registrados
- Actualizaciones sobre las medidas adoptadas en relación con las reclamaciones dentro de la aplicación
- Informes automáticos de la calidad de las llamadas de voz (caída de llamadas, conexión unidireccional) para aquellos que tendrán instalada la aplicación reglamentaria
- Informes automáticos de velocidad de datos
5. Módulo-5 : Procesamiento de datos de aplicaciones regulatorias para la generación automática de sistemas de alarma (las alarmas se generarán y se enviarán por correo electrónico / sms a las partes interesadas automáticamente): Implementación de panel de control y servicio de alarmas
- Microsoft Panel de control basado en Azure y servicio de alarma SNS
- Panel de control basado en el servicio AWS Lambda y alarmas
- AWS/Microsoft Suite analítica para procesar los datos para la generación de alarmas
- Reglas de generación de alarmas
6. Módulo-6 : Uso de datos IPDR para QoS y cumplimiento-IPDR Análisis de big data:
- Facturación medida por servicio y uso del suscriptor
- Análisis y planificación de la capacidad de la red
- Gestión de recursos perimetrales
- Inventario de red y gestión de activos
- Supervisión de objetivos de nivel de servicio (SLO) para servicios empresariales
- Supervisión de la calidad de la experiencia (QOE)
- Caídas de llamadas
- Optimización de servicios y análisis de desarrollo de productos
7. Módulo-7 : Experiencia de servicio al cliente y Big Data enfoque de CSP CRM:
- Cumplimiento de las políticas de reembolso
- Cuotas de suscripción
- Acuerdo de nivel de servicio para reuniones y descuento por suscripción
- Detección automática de no cumplir con los acuerdos de nivel de servicio
8. Módulo-8 : Big Data ETL para integrar diferentes fuentes de datos de QoS y combinarlas en un solo panel de control basado en análisis basados en alarmas:
- Uso de una nube PAAS como AWS Lambda, Microsoft Azure
- Uso de un enfoque de nube híbrida
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
Testimonios (6)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Muy poco, se me dificulto mucho y mas por que entre desfasado, no tome los primeras sesiones.
Rolando García - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators
La exposicion del maestro
SANDRA RAMIREZ - Organización Internacional del Trabajo
Curso - Apache NiFi for Developers
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Curso - 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
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Un montón de ejemplos prácticos, diferentes formas de abordar un mismo problema, y a veces trucos no tan obvios de cómo mejorar la solución actual
Rafał - Nordea
Curso - Apache Spark MLlib
Traducción Automática