Thank you for sending your enquiry! One of our team member will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team member will contact you shortly.
Návrh Školení
1. Modul-1 : Případové studie o tom, jak Telecom regulační orgány využily Big Data Analytics k vynucení souladu:
- TRAI ( Telecom Regulační úřad Indie) Turecký Telecom regulátor : Telekomünikasyon Kurumu FCC -Federální komunikační komise BTRC – Bangladéš Telecomkomunikační regulační úřad
2. Modul-2: Kontrola milionů smluv mezi CSP a jejich uživateli pomocí nestrukturované analýzy velkých dat
- Elements of NLP ( Natural Language Processing ) Extrahování SLA ( smlouvy o úrovni služeb ) z milionů smluv Některé ze známých open source a licencovaných nástrojů pro analýzu smluv ( eBravia, IBM Watson, KIRA) Automatické zjišťování smluv a konfliktů z nestrukturovaných analýza dat
3. Modul -3 : Extrahování strukturovaných informací z nestrukturované zákaznické smlouvy a jejich mapování na kvalitu služby získanou z dat IPDR & Data aplikace získaná davem. Metrika pro shodu. Automatická detekce porušení předpisů.
4. Modul- 4: POUŽÍVÁNÍ aplikačního přístupu ke shromažďování údajů o shodě a QoS – uvolněte uživatelům bezplatnou regulační mobilní aplikaci, aby ji mohli automaticky sledovat a analyzovat. V tomto přístupu regulační úřad uvolní bezplatnou aplikaci a bude ji distribuovat mezi uživatele – a aplikace bude shromažďovat data o QoS/spamech atd. a hlásit je zpět ve formě analytického panelu:
- Inteligentní modul detekce spamu (pouze pro SMS), který pomáhá účastníkovi s hlášením Crowdsourcing dat o problematických zprávách a hovorech pro urychlení detekce neregistrovaných telemarketerů Aktualizace o opatřeních přijatých na základě stížností v rámci aplikace Automatické hlášení kvality hlasových hovorů (přerušení hovoru, jeden způsob připojení) pro ty, kteří budou mít nainstalovanou regulační aplikaci Automatické hlášení rychlosti dat
5. Modul-5 : Zpracování regulačních dat aplikací pro automatické generování poplachového systému (alarmy budou generovány a automaticky zasílány e-mailem/sms zúčastněným stranám) : Implementace palubní desky a alarmové služby
- Microsoft Řídicí panel založený na Azure a alarmová služba SNS AWS Lambda Service založený Dashboard a alarmující AWS/Microsoft Analytická sada pro shromažďování dat pro generování alarmů Pravidla pro generování alarmů
6. Modul-6: Použití dat IPDR pro analýzu velkých dat QoS a Compliance-IPDR:
- Měřená fakturace podle služeb a využití předplatitelů Analýza a plánování kapacity sítě Správa okrajových zdrojů Správa zásob a majetku v síti Sledování cílů na úrovni služeb (SLO) pro obchodní služby Sledování kvality zkušeností (QOE) Sledování poklesu hovorů Optimalizace služeb a analýzy vývoje produktů
7. Modul-7: Zkušenosti se zákaznickým servisem & Big Data přístup k CSP CRM :
- Soulad se zásadami vrácení peněz Poplatky za předplatné Splnění smlouvy SLA a sleva za předplatné Automatická detekce nesplnění SLA
8. Modul-8 : Big Data ETL pro integraci různých zdrojů dat QoS a sloučení do jediné analýzy založené na alarmech řídicího panelu:
- Použití PAAS Cloudu, jako je AWS Lambda, Microsoft Azure Použití hybridního cloudového přístupu
Požadavky
Pro účast v tomto kurzu nejsou vyžadovány žádné zvláštní požadavky.
14 hodiny
Reference (3)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurz - 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
Kurz - Python and Spark for Big Data (PySpark)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.