New Tutorial: Demonstrate DP on DataWarehouse
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- data-engineering, databases, documentation
Hướng nghiên cứu
Start with the linked Adventure Works data-warehouse install script and DimCustomer.csv, then review the discussion in #lib_pydp. Define a tutorial that demonstrates how differential privacy prevents identifying individuals across related tables, with a reproducible example and clear explanation of the resulting privacy protection.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Feature Description
We have identified one data-warehouse belonging to Microsoft, where they share some personal data in the customer table.
It also has some other tables which are related to these tables and have one common value. Using normal operations, we should be able to identify unique individuals. With help of DP, we aim to avoid this.
Further discussion on this can be carried out on the Slack channel at #lib_pydp.
Note: This is just an initial idea and would evolve as we explore this further.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 550
- Fork
- 143
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của OpenMined/PyDP
-
Type: New Feature :heavy_plus_sign:
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Type: Question :grey_question:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
-
Type: Question :grey_question:
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 32/100
-
Type: Improvement :chart_with_upwards_trend:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Type: New Feature :heavy_plus_sign:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
Tất cả issue của OpenMined/PyDP
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
browser-use/browser-use#5905 ·
-
type: enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
ynput/ayon-python-api#363 ·
-
bug needs triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
modelscope/FunASR#3728 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
open-compass/opencompass#2655 ·