کتاب تحلیل داده هوشمند بدون نقض حریم خصوصی — کتاب عملی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده هوشمند بدون نقض حریم خصوصی — دوره عملی

موضوع کلی: حریم خصوصی و امنیت داده

موضوع میانی: تحلیل داده با حفظ حریم خصوصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی حریم خصوصی در تحلیل داده
  • 2. مدل‌های تهدید حریم خصوصی
  • 3. تفاوت حریم خصوصی، کنترل دسترسی و رمزنگاری
  • 4. مفهوم رسمی حریم خصوصی تفاضلی
  • 5. پارامیترهای حریم خصوصی تفاضلی (ε, δ)
  • 6. نویز لابلاس و مکانیزم Laplace
  • 7. نویز گاوسی و مکانیزم Gaussian
  • 8. بودجه حریم خصوصی و حساب بودجه
  • 9. ترکیب مجموعه‌ای و قضیه ترکیب
  • 10. حریم خصوصی تفاضلی محلی vs جهانی
  • 11. مکانیزم‌های تصادفی و پاسخ دقیق
  • 12. اینفلاسن درایور و نویز‌گذاری
  • 13. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 14. آموزش مدل تفاضلی با TensorFlow Privacy
  • 15. حریم خصوصی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 16. یادگیری فدرال: مفهوم و معماری
  • 17. محاسبه فدرال و تحلیل داده پراکنده
  • 18. جمع‌آوری امن در یادگیری فدرال
  • 19. مقاومت علیه حملات اعضای خائن
  • 20. مقایسه یادگیری فدرال و حریم خصوصی تفاضلی
  • 21. رمزنگاری همومرفیک: مفهوم و انواع
  • 22. همومرفیسم کامل و نیمه‌کامل
  • 23. محاسبات رمزنگاری‌شده روی داده حساس
  • 24. کاربرد رمزنگاری همومرفیک در تحلیل داده
  • 25. محاسبه چندپاره‌ای امن: پروتکل‌ها
  • 26. محاسبه چندپاره‌ای برای آمار و جمع‌آوری
  • 27. تقاطع مجموعه خصوصی و جستجو خصوصی
  • 28. حذف هویت کلاسیک: k-Anonymity
  • 29. l-Diversity و t-Closeness برای آنونیمیزاسیون
  • 30. مشکلات کیفی در حذف هویت
  • 31. حملات بازتعریف هویت و رهگیری
  • 32. دفاع در برابر حملات عضویت
  • 33. دفاع در برابر حملات بازتعریف
  • 34. داده‌های مصنوعی و تولید داده مصنوعی حریم‌دار
  • 35. کیفیت و ارزیابی داده‌های مصنوعی
  • 36. ابزارها و کتابخانه‌های محافظت از حریم خصوصی
  • 37. پایتون و OpenDP: آموزش عملی
  • 38. پایتون و PySyft: آموزش عملی
  • 39. تحلیل داده بانکی با رعایت حریم خصوصی
  • 40. تحلیل داده بهداشتی با رعایت حریم خصوصی
  • 41. GDPR و حریم خصوصی داده در اتحادیه اروپا
  • 42. اصل حذف داده و حق مغفه
  • 43. طراحی سیستم با رعایت حریم خصوصی
  • 44. سناریوهای واقعی نقض حریم خصوصی
  • 45. داشبوردهای حریم‌دار و گزارش‌دهی
  • 46. سنجش ریسک حریم خصوصی در پروژه‌ها
  • 47. تدوین سیاست حریم خصوصی برای تحلیل داده
  • 48. آزمون نفوذ حریم خصوصی و ارزیابی آسیب‌پذیری
  • 49. مقایسه روش‌های حفظ حریم خصوصی
  • 50. نظرات نهایی و راهنمای انتخاب روش
  • 51. پروژه عملی: طراحی پایپلاین تحلیل حریم‌دار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.