Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
Veri Etik ve Gizlilik
Gizlilik ve veri etği, modern dünyada önemli konulardır. Özellikle kişisel verilerin korunmasında anonimleştirme, takma adlandırma gibi yöntemler hayati rol oynar. Türkiye\'de bu konuları düzenleyen temel yasa, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ile belirlenmiştir.Anonimleştirme
Anonimleştirme, kişisel verilerin belirli bir sistem aracılığıyla bireyselliğini kaybettirmesi işlemidir. Bu yöntem ile:
- Bireylerin kimlikleri tanımlanamaz hale gelir.
- Verilerin tekrar geri kazanılması mümkün değildir.
Takma Adlandırma
Takma adlandırma, kişisel verilerin belirli bir kod ile ifade edilmesidir. Bu yöntem, tam anonimleştirme yapmadan verileri koruma sağlar:
- Veriler, takma adlar kullanılarak işlenir.
- Bireylerin kimlikleri belirli bir düzeyde korunur.
KVKK
Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, bireylerin veri haklarını korumak amacıyla öngörülen yasal çerçevedir. Temel maddeleri arasında:
- Veri işleme ilkeleri
- Bireylerin onayının gerekliliği
- Veri güvenliği yükümlülükleri
KVKK, veri sahiplerinin haklarını güvence altına alarak veri koruma kültürünün oluşturulmasında önemli bir rol oynar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
- Veri bilimi projelerinde model overfitting’in önlenmesi için hangi yöntemler en etkili sonuçlar verir ve neden?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Implicit feedback verisiyle öneri sistemi nasıl kurulur?
- Büyük veri mühendisliği nedir?
- Görüntü işleme nasıl yapılır?
- AUC neyi ifade eder?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Keras nedir?
- Boyut indirgeme nedir?
- Veri biliminin geleceği nasıl şekillenecek?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?
- Eğitim sektöründe veri analitiği konusunda en iyi uygulamalar nelerdir?
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
