Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Dataprivacy en anonimisering in Python

GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 06-2022
Leer omgaan met gevoelige info met technieken die je privacy beschermen.
Start Cursus Kosteloos
PythonMachine Learning
4 u
16 videos
49 Opdrachten
3,850 XP
3,763
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Dataprivacy is belangrijker dan ooit. Maar hoe vind je de balans tussen privacy en de noodzaak om waardevolle zakelijke inzichten te verzamelen en te delen? In deze cursus leer je precies hoe je dat doet, met dezelfde methoden als Google en Amazon—zoals datageneralisatie en privacymodellen zoals k-anonimiteit en differential privacy. Naast onderwerpen als de AVG ontdek je ook hoe je in Python Machine Learning-modellen bouwt en traint terwijl je gevoelige gebruikersinformatie, zoals werknemers- en inkomensgegevens, beschermt. Laten we beginnen!

Vereisten

Unsupervised Learning in Python
1

Introductie tot dataprivacy

Maak je klaar om anonimiseringstechnieken toe te passen, zoals dataonderdrukking, maskeren, synthetische gegevens genereren en generalisatie. In dit hoofdstuk leer je het verschil tussen gevoelige en niet-gevoelige persoonsgegevens (PII), quasi-identifiers en de basis van de AVG. Je ziet ook praktijkvoorbeelden van wat er mis kan gaan als je deze best practices niet volgt.
Hoofdstuk beginnen
2

Meer privacybeschermende technieken

Ontdek hoe je data kunt anonimiseren door te sampelen uit gegevenssets volgens de kansverdeling van de kolommen. Daarna leer je het privacymodel k-anonimiteit toepassen om koppelings- of heridentificatieaanvallen te voorkomen en hiërarchieën te gebruiken om datageneralisatie uit te voeren in categorische variabelen.
Hoofdstuk beginnen
3

Differential Privacy

Leer over differential privacy, het model dat wordt gebruikt door grote technologiebedrijven zoals Apple, Google en Uber. In dit hoofdstuk verken je data door private histogrammen te genereren en private gemiddelden in data te berekenen. Je maakt ook differentieel private Machine Learning-modellen waarmee bedrijven de bruikbaarheid van hun data kunnen vergroten.
Hoofdstuk beginnen
4

Gegevenssets anonimiseren en vrijgeven

In dit laatste hoofdstuk leer je hoe je methoden voor dimensiereductie, zoals principal component analysis (PCA), toepast om grote gegevenssets met meerdere kolommen te anonimiseren. Vervolgens gebruik je Faker om realistische en consistente gegevenssets te genereren, en scikit-learn om synthetische gegevenssets te maken die een normale verdeling volgen. Tot slot breng je alles wat je in deze cursus hebt geleerd samen door meerdere technieken te combineren om gegevenssets veilig openbaar te maken.
Hoofdstuk beginnen
Dataprivacy en anonimisering in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Dataprivacy en anonimisering in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play