Dengarkan dan baca

Masuki dunia cerita tanpa batas

  • Baca dan dengarkan sebanyak yang Anda mau
  • Lebih dari 1 juta judul
  • Judul eksklusif + Storytel Original
  • Uji coba gratis 14 hari, lalu €9,99/bulan
  • Mudah untuk membatalkan kapan saja
Coba gratis
Details page - Device banner - 894x1036
Cover for Data Privacy in der Praxis: Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

Data Privacy in der Praxis: Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

Seri

1 dari 51

Bahasa
Jerman
Format
Kategori

Non Fiksi

Bewährte Praktiken zur Verbesserung von Privacy für Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht

- Das Buch zeigt, wie Sie dafür sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind - Auf den europäischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend - Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes - Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet für Thoughtworks und ist Mitgründerin der PyLadies Die Anforderungen an den Datenschutz sind in Daten- und KI-Projekten heute so hoch wie nie. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschlüsselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschläge für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen. Das Buch beantwortet diese wichtigen Fragen:

- Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf meine Datenworkflows und Data-Science- Anwendungen aus? - Was ist unter »anonymisierten Daten« zu verstehen und wie lassen sich Daten anonymisieren? - Wie funktionieren Federated Learning und Federated Analysis? - Homomorphe Verschlüsselung klingt großartig – doch ist sie auch anwendungsreif? - Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die für mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierfür zur Verfügung? - Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein geschützt und sicher sind? - Wie kann ich mit den für Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen?

© 2024 O'Reilly (Ebook): 9783960108177

Penerjemah: Marcus Fraaß

Tanggal rilis

Ebook: 25 Juni 2024

Yang lain juga menikmati...

Selalu dengan Storytel

  • Lebih dari 900.000 judul

  • Mode Anak (lingkungan aman untuk anak)

  • Unduh buku untuk akses offline

  • Batalkan kapan saja

Terpopuler

Premium

Bagi yang ingin mendengarkan dan membaca tanpa batas.

Rp39000 /bulan

7 hari gratis
  • Akses bulanan tanpa batas

  • Batalkan kapan saja

  • Judul dalam bahasa Inggris dan Indonesia

Coba sekarang

Premium 6 bulan

Bagi yang ingin mendengarkan dan membaca tanpa batas

Rp189000 /6 bulan

7 hari gratis
Hemat 19%
  • Akses bulanan tanpa batas

  • Batalkan kapan saja

  • Judul dalam bahasa Inggris dan Indonesia

Coba sekarang

Local

Bagi yang hanya ingin mendengarkan dan membaca dalam bahasa lokal.

Rp19900 /bulan

7 hari gratis
  • Akses tidak terbatas

  • Batalkan kapan saja

  • Judul dalam bahasa Indonesia

Coba sekarang

Local 6 bulan

Bagi yang hanya ingin mendengarkan dan membaca dalam bahasa lokal.

Rp89000 /6 bulan

7 hari gratis
Hemat 25%
  • Akses tidak terbatas

  • Batalkan kapan saja

  • Judul dalam bahasa Indonesia

Coba sekarang