Publicar estadísticas hospitalarias con privacidad diferencial
Visión general
De qué trata este proyecto.
Selecciona 12 estadísticas agregadas a publicar y modela su sensibilidad. Diseña un mecanismo DP global (Laplace o Gaussian) que asigne un presupuesto total ε = 1 por mes entre las 12 consultas. Implementa con OpenDP o tu propia librería. Mide el error introducido en cada estadística y compara con el ruido estadístico natural mes a mes. Documenta el modelo de amenazas, el supuesto de adversario y por qué ε = 1 es defendible para este caso. Entrega el código, los conjuntos de datos publicables (sintéticos representativos), un informe de 9 páginas para el comité de ética y un anexo técnico para auditores.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar e implementar un mecanismo de privacidad diferencial para publicar 12 estadísticas hospitalarias mensuales con garantías formales y error utilizable.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar definiciones formales de privacidad diferencial a publicaciones reales
- Asignar y justificar un presupuesto de privacidad entre consultas
- Cuantificar el trade-off entre privacidad y utilidad
- Comunicar DP a un comité de ética sin requerir formación en estadística avanzada
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Datos
Quien sabe integrar DP en pipelines de publicación entrega datasets utilizables sin discusiones interminables con legal.
Este proyecto afina
- differential-privacy
- data-privacy
- python
Data Scientist
Data scientists con dominio de DP toman decisiones informadas cuando los datos llegan con ruido garantizado en lugar de simple anonimato.
Este proyecto afina
- differential-privacy
- statistics
- python