SIM consumption anomaly detection

Back to challenges

Unavailable Only in Spanish

Recursos facilitados

Entorno en AWS para el desarrollo del proyecto.

Dataset real con los registros de los Call Detail Records.

Soporte y seguimiento durante todo el proyecto, tanto a nivel de negocio como técnico.

¿Te interesa?

Si eres profesor o estudiante universitario y tienes interés en participar en el programa TUTORÍA, registra tus datos para que podamos iniciar el programa.

Registro Alumnos

Registro Profesores

Temática

Desafío dirigido a estudiantes con perfil y conocimientos en machine learning y en la resolución de problemas de series temporales.

Introducción al desafío

Este desafío nos permitirá desarrolla la búsqueda de patrones comunes, por tipo de consumo sobre datos registrados en las tarjetas SIMs, y la detección de posibles incidencias. Además, realizaremos predicciones de cómo debería ser el consumo esperado.

Desafío planteado

El proyecto cuenta con dos fases diferenciadas:

Por un lado, un análisis descriptivo para encontrar patrones afines para entender cuáles son las lógicas más frecuentes de consumos de sms y datos.

Por otro lado, realizar un modelo predictivo que permita identificar de manera más sofisticada, gracias a series temporales, qué comportamientos están fuera de lo esperado.

La base resultante de proyecto, con las conclusiones extraídas y el código, será el germen para que esta línea de trabajo pueda sofisticarse.