After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Confidențialitatea datelor este mai importantă ca oricând. Dar cum echilibrezi nevoia de protecție a datelor cu cea de a extrage și partaja informații valoroase despre afaceri? În acest curs, vei învăța exact cum să faci asta, folosind aceleași metode ca Google și Amazon — inclusiv generalizarea datelor și modele de confidențialitate, precum k-Anonimitate și confidențialitate diferențială. Pe lângă subiecte precum GDPR, vei descoperi și cum să construiești și să antrenezi modele de învățare automată în Python, protejând în același timp informațiile sensibile ale utilizatorilor, cum ar fi datele despre angajați și venituri. Să începem!
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în confidențialitatea datelor
Pregătește-te să aplici tehnici de anonimizare precum suprimarea datelor, mascarea, generarea de date sintetice și generalizarea. În acest capitol, vei învăța să faci distincția între informațiile de identificare personală (PII) sensibile și cele non-sensibile, să recunoști cvasi-identificatorii și să înțelegi elementele de bază ale GDPR. Vei întâlni și exemple din viața reală despre ce se poate întâmpla dacă nu respecți aceste bune practici.
- Ce este privat și de ce contează?50 XP
- Confidențialitatea înseamnă putere50 XP
- Sensibil sau non-sensibil?100 XP
- Suprimarea atributelor sensibile100 XP
- Mascarea datelor și generarea de date cu Faker50 XP
- Mascarea datelor PII sensibile100 XP
- Eliminarea numelor cu faker100 XP
- Anonimizare prin generalizarea datelor50 XP
- Reducerea riscului de identificare prin generalizare100 XP
- Agregarea datelor și generalizarea datelor50 XP
- Codificarea superioară și inferioară a salariilor de la Casa Albă100 XP
2
Mai multe tehnici de protecție a confidențialității
Descoperă cum să anonimizezi date prin eșantionare din seturi de date care urmează distribuția de probabilitate a coloanelor. Vei învăța apoi să aplici modelul de confidențialitate k-anonimitate pentru a preveni atacurile de conectare sau re-identificare și să folosești ierarhii pentru a realiza generalizarea datelor în variabile categorice.
3
Confidențialitate diferențială
Află despre confidențialitatea diferențială, modelul folosit de companii tehnologice importante precum Apple, Google și Uber. În acest capitol, vei explora date prin generarea de histograme private și calcularea mediilor private. Vei crea și modele de învățare automată cu confidențialitate diferențială, care permit companiilor să crească utilitatea datelor lor.
4
Anonimizarea și publicarea seturilor de date
În acest capitol final, vei învăța să aplici metode de reducere a dimensionalității, precum analiza componentelor principale (PCA), pentru a anonimiza seturi de date mari cu multe coloane. Vei folosi apoi Faker pentru a genera seturi de date realiste și coerente, și scikit-learn pentru a crea seturi de date sintetice care urmează o distribuție normală. În final, vei combina toate tehnicile învățate în acest curs pentru a publica seturi de date în mod sigur.
Confidențialitatea datelor și anonimizarea în Python
Curs
finalizat
