Балансируя на грани: как внедрить Differential Privacy в аналитические пайплайны на Python

В этой статье я расскажу, как добавить механизмы Differential Privacy (DP) в ваши ETL‑ и аналитические пайплайны на Python, чтобы защитить пользовательские данные и при этом сохранить качество ключевых метрик. Пошаговые примеры с реальным кодом, советы по настройке ε‑бюджета и интеграции в Airflow помогут вам избежать самых распространённых подводных камней.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
💬 Комментарии
В связи с новыми требованиями законодательства РФ (ФЗ-152, ФЗ «О рекламе») и ужесточением контроля со стороны РКН, мы отключили систему комментариев на сайте.
🔒 Важно Теперь мы не собираем и не храним ваши персональные данные — даже если очень захотим.
💡 Хотите обсудить материал?
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу:
https://t.me/blogssmartzНажмите кнопку ниже — и вы сразу попадёте в чат с комментариями