Has tenido un buen comienzo ya que ya conoces los problemas. Lo que realmente necesita saber es el método paso a paso de cada algoritmo de ciencia de datos de cada uno (si desea tener una gran caja de herramientas de herramientas de análisis) para que pueda aplicarlo a sus propios problemas. Puede ser útil estudiar algunos casos de uso de otros dominios para comprender cómo se aplican las técnicas a cada tipo de problema. Esto te ayudará a descubrir cómo puedes aplicar esos métodos en redes también. No soy un experto en redes, pero puedo pensar en los siguientes casos de uso:
- Determinar el uso máximo de la red por día, mes, trimestre, año, tabulación cruzada con departamentos, dispositivos, niveles de empleados, etc. Estadísticas descriptivas.
- Segmentar partes de su red en función de factores como el nivel de acceso, el volumen de uso, el tipo de uso, etc. K-medias, agrupación en dos pasos, otros métodos de aprendizaje no supervisados.
- Predecir esos tiempos de uso pico en el futuro y usar esa información para prepararse para ello en consecuencia. GLM, CARRITO, red neuronal
- Predecir fallas en los componentes de la red a partir de datos históricos basados en métricas y otros datos de uso recopilados de varios componentes de la red a lo largo del tiempo.
- Predecir el impacto del componente o la falla de la red. Si tiene acceso a montos en dólares para cada tipo de falla, puede convertir esto en una mina de oro de información para sus gerentes.
- Uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para permitir que los componentes de la red se ajusten automáticamente cuando hay una falla de un componente para evitar fallas en cascada. Aprendizaje profundo, IA.
Estos son probablemente casos de uso general, pero estoy seguro de que ser un profesional puede pensar en otros más específicos.
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