Privacidade de Dados e Anonimização em Python

Descubra como anonimizar dados amostrando conjuntos de dados conforme a distribuição de probabilidade das colunas. Em seguida, você vai aprender a aplicar o modelo de privacidade k-anonymity para prevenir ataques de vinculação ou reidentificação e usar hierarquias para realizar generalização de dados em variáveis categóricas.

Aprenda sobre privacidade diferencial, o modelo usado por grandes empresas de tecnologia como Apple, Google e Uber. Neste capítulo, você vai explorar dados gerando histogramas privados e calculando médias privadas. Você também vai criar modelos de Machine Learning com privacidade diferencial que permitem às empresas aumentar a utilidade dos seus dados.

Neste capítulo final, você vai aprender a aplicar métodos de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais (PCA), para anonimizar grandes conjuntos de dados com muitas colunas. Em seguida, você usará o Faker para gerar conjuntos de dados realistas e consistentes e o scikit-learn para criar conjuntos de dados sintéticos que seguem uma distribuição normal. Por fim, você vai juntar tudo o que aprendeu no curso ao combinar várias técnicas para liberar conjuntos de dados ao público com segurança.