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课程大纲
1. 模块 1 ： 案例研究 Telecom 监管机构如何使用大数据分析来实施合规：
- TRAI （ Telecom 印度监管局）
- 土耳其语 Telecom 监管机构 ： Telekomünikasyon Kurumu
- FCC - 联邦通信委员会
- BTRC – 孟加拉国 Telecommunication Regulatory Authority
2. 模块 2：使用非结构化大数据分析审查 CSP 与其用户之间的数百万份合同
- Elements of NLP（自然语言处理）
- 从数以百万计的合同中提取SLA（服务水平协议）
- 一些已知的开源和许可工具用于合同分析（eBravia、IBM Watson、KIRA）
- 从非结构化数据分析中自动发现合同和冲突
3. 模块-3：从非结构化客户合同中提取结构化信息，并将其映射到从IPDR数据中获得的服务质量 &众包应用数据。合规性指标。自动检测违规行为。
4. 模块 - 4 ： 使用应用程序方法来收集合规性和 QoS 数据 - 向用户发布一个免费的监管移动应用程序，以自动跟踪和分析 。在这种方法中，监管机构将发布免费应用程序并在用户之间分发 - 应用程序将收集有关 QoS/垃圾邮件等的数据，并以分析仪表板的形式报告：
- 智能垃圾邮件检测引擎（仅适用于短信），以协助订阅者进行报告
- 众包有关违规消息和电话的数据，以加快对未注册电话推销员的检测
- 有关在应用程序内对投诉采取的行动的更新
- 自动报告语音通话质量（呼叫掉线、单向连接），适用于将安装监管应用程序的用户
- 自动报告数据速度
5. 模块-5：处理监管应用程序数据以自动生成警报系统（警报将自动生成并通过电子邮件/短信发送给利益相关者）： 实现仪表盘和报警服务
- Microsoft 基于 Azure 的仪表板和 SNS 告警服务
- 基于 AWS Lambda 服务的控制面板和警报
- AWS/Microsoft 分析套件，用于处理数据以生成警报
- 告警生成规则
6. 模块6 ：使用IPDR数据进行QoS和合规性-IPDR大数据分析：
- 按服务和订阅者使用情况按流量计费
- 网络容量分析和规划
- 边缘资源管理
- 网络库存和资产管理
- 业务服务的服务级别目标 （SLO） 监视
- 体验质量 （QOE） 监控
- 呼叫掉线
- 服务优化和产品开发分析
7. 模块-7 ：客户服务体验 &Big Data CSP CRM 方法：
- 遵守退款政策
- 订阅费
- 会议 SLA 和订阅折扣
- 自动检测不符合 SLA 的情况
8. 模块 8 ： Big Data ETL，用于集成不同的 QoS 数据源，并组合到单个仪表板上，基于警报的分析：
- 使用 PAAS 云（如 AWS Lambda）、Microsoft Azure
- 使用混合云方法
要求
参加本课程不需要任何特定要求。
14 小时
客户评论 (4)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
课程 - 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
课程 - Python and Spark for Big Data (PySpark)
很多实际的例子，处理同一问题的不同方法，有时还不那么明显的技巧如何改进当前的解决方案
Rafał - Nordea
课程 - Apache Spark MLlib
机器翻译
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
