After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Veri gizliliği hiç bu kadar önemli olmamıştı. Peki, gizliliği değerli iş içgörülerini toplama ve paylaşma ihtiyacıyla nasıl dengelersin? Bu kursta, Google ve Amazon’un kullandığı yöntemlerle—veri genelleştirme ve k-Anonymity ile diferansiyel gizlilik gibi gizlilik modelleri dahil—tam da bunu nasıl yapacağını öğreneceksin. GDPR gibi konulara da değinmenin yanı sıra, çalışan ve gelir verileri gibi hassas bilgileri korurken Python’da Machine Learning modelleri nasıl kurulur ve eğitilir keşfedeceksin. Hadi başlayalım!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Veri Gizliliğine Giriş
Veri bastırma, maskeleme, sentetik veri üretimi ve genelleştirme gibi anonimleştirme tekniklerini uygulamaya hazır ol. Bu bölümde, hassas ve hassas olmayan kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII), yarı tanımlayıcılar (quasi-identifier) ve GDPR’ın temelleri arasında nasıl ayrım yapacağını öğreneceksin. Ayrıca, bu en iyi uygulamalara uyulmadığında nelerin ters gidebileceğine dair gerçek hayattan örneklerle karşılaşacaksın.
- Özel olan nedir ve neden önemseriz?50 XP
- Gizlilik güçtür50 XP
- Hassas mı, hassas olmayan mı?100 XP
- Hassas özniteliklerin bastırılması100 XP
- Faker ile veri maskeleme ve veri üretimi50 XP
- Hassas PII’yi maskeleme100 XP
- faker ile isimleri kaldırma100 XP
- Veri genelleştirme ile anonimleştirme50 XP
- Genelleştirme ile kimlik tespit riskini azaltma100 XP
- Veri toplulaştırma ve veri genelleştirme50 XP
- Beyaz Saray maaşlarında üst ve alt kodlama100 XP
2
Gizliliği Korumaya Yönelik Teknikler
Sütunların olasılık dağılımını izleyen veri kümelerinden örnekleme yaparak veriyi nasıl anonimleştireceğini keşfet. Ardından, bağlama veya yeniden tanımlama saldırılarını önlemek için k-anonymity gizlilik modelini nasıl uygulayacağını ve kategorik değişkenlerde veri genelleştirmesi yapmak için hiyerarşileri nasıl kullanacağını öğreneceksin.
3
Diferansiyel Gizlilik
Apple, Google ve Uber gibi büyük teknoloji şirketlerinin kullandığı diferansiyel gizlilik hakkında bilgi edin. Bu bölümde, özel histogramlar üreterek ve veride özel ortalamalar hesaplayarak veri keşfi yapacaksın. Ayrıca, işletmelerin verilerinin faydasını artırmasına olanak tanıyan diferansiyel gizlilikli Machine Learning modelleri oluşturacaksın.
4
Veri Kümelerini Anonimleştirme ve Yayınlama
Bu son bölümde, çok sütunlu büyük veri kümelerini anonimleştirmek için temel bileşen analizi (PCA) gibi boyut indirgeme yöntemlerini nasıl uygulayacağını öğreneceksin. Ardından, gerçekçi ve tutarlı veri kümeleri üretmek için Faker’ı ve normal dağılımı izleyen sentetik veri kümeleri oluşturmak için scikit-learn’ü kullanacaksın. Son olarak, birden fazla tekniği birleştirerek veri kümelerini güvenle kamuya açarken bu kursta öğrendiklerinin tümünü bir araya getireceksin.
Python ile Veri Gizliliği ve Anonimleştirme
Kurs
Tamamlandı
