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.
Kurzusleírás
1. 1. modul: Esettanulmányok arról, hogy Telecom a szabályozók hogyan használták Big Data az Analytics megfelelőséget:
- TRAI (Telecom Indiai Szabályozó Hatóság)
- török Telecom szabályozó : Telekomünikasyon Kurumu
- FCC – Szövetségi Communication Bizottság
- BTRC – Banglades Telecomkommunikációs szabályozó hatóság
2. 2. modul : A CSP-k és felhasználói közötti szerződések millióinak áttekintése strukturálatlan nagy adatelemzés segítségével
- Element az NLP ( Natural Language Processing )
- SLA (szolgáltatási szint megállapodások) kinyerése több millió szerződésből
- Néhány ismert nyílt forráskódú és licencelt szerződéselemző eszköz (eBravia, IBM Watson, KIRA)
- Szerződések és ütközések automatikus felfedezése strukturálatlan adatelemzésből
3. -3. modul: Strukturált információk kinyerése a strukturálatlan Ügyfélszerződésből, és leképezése az IPDR adatokból nyert Szolgáltatásminőséghez & Tömegből származó alkalmazásadatok. Megfelelőségi mérőszám. A megfelelőségi megsértések automatikus észlelése.
4. 4. modul: Az alkalmazás-megközelítés HASZNÁLATA a megfelelőségi és QoS-adatok gyűjtésére – adjon ki egy ingyenes, szabályozói mobilalkalmazást a felhasználóknak az automatikus nyomon követéshez és elemzéshez. Ebben a megközelítésben a szabályozó hatóság ingyenes alkalmazást fog kiadni és szétosztani a felhasználók között – az alkalmazás pedig adatokat gyűjt a QoS/Spamekről stb., és analitikus irányítópult formájában jelenti vissza azokat:
- Intelligens spamészlelő motor (csak SMS-hez), amely segíti az előfizetőt a jelentéstételben
- A jogsértő üzenetekkel és hívásokkal kapcsolatos adatok csoportos beszerzése a nem regisztrált telemarketingesek észlelésének felgyorsítása érdekében
- Frissítések az alkalmazáson belüli panaszokkal kapcsolatos intézkedésekről
- Automatikus jelentés a hanghívás minőségéről (hívásmegszakítás, egyirányú kapcsolat) azok számára, akiknek telepítve lesz a szabályozó alkalmazás
- Az adatsebesség automatikus jelentése
5. 5. modul: Szabályozási alkalmazások adatainak feldolgozása az automatikus riasztórendszer generálásához (a riasztások generálása és e-mailben/sms-ben történő elküldése automatikusan történik az érdekelt feleknek):
Műszerfal és riasztó szolgáltatás megvalósítása
- Microsoft Azure alapú műszerfal és SNS riasztási szolgáltatás
- AWS Lambda Szolgáltatás alapú irányítópult és riasztó
- AWS/Microsoft Analitikai csomag a riasztások generálásához szükséges adatok tördeléséhez
- Riasztás generálási szabályok
6. 6. modul: IPDR-adatok használata a QoS és Compliance-IPDR Big data elemzéséhez:
- Méréses számlázás szolgáltatás és előfizetői használat szerint
- Hálózati kapacitás elemzése és tervezése
- Edge erőforrás-kezelés
- Hálózati leltár és vagyonkezelés
- Szolgáltatási szintű célkitűzés (SLO) monitoring az üzleti szolgáltatásokhoz
- A tapasztalat minőségének (QOE) monitorozása
- Call Drops
- Szolgáltatásoptimalizálás és termékfejlesztési elemzés
7. Modul-7: Ügyfélszolgálati tapasztalat & Big Data megközelítés a CSP CRM-hez:
- A visszatérítési irányelvek betartása
- Előfizetési díjak
- Az SLA teljesítése és az előfizetési kedvezmény
- Az SLA-k nem teljesítésének automatikus észlelése
8. Modul-8 : Big Data ETL a különböző QoS adatforrások integrálásához és egyetlen műszerfali riasztás alapú elemzéshez:
- PAAS felhő használata, például AWS Lambda, Microsoft Azure
- Hibrid felhőalapú megközelítés alkalmazása
Követelmények
A tanfolyamon való részvételhez nincs szükség speciális követelményekre.
14 Hours
Vélemények (3)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurzus - 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
Kurzus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.