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
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Büyük veri (Big Data) nedir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda tercih edilirler?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Pandas groupby ve pivot işlemleriyle özet tablo nasıl oluşturulur?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Veri sızıntısı nedir?
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Trend analizi nasıl yapılır?
- Veri ön işleme adımlarının makine öğrenimi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir?
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Random forest nasıl çalışır?
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
