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Handbook of Sharing Confidential Data (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
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hardcover. Zustand: Very Good.
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Handbook of Sharing Confidential Data : Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Handbook of Sharing Confidential Data : Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Handbook of Sharing Confidential Data: Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Handbook of Sharing Confidential Data : Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Handbook of Sharing Confidential Data : Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Handbook of Sharing Confidential Data (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Handbook of Sharing Confidential Data: Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 376 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
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Handbook of Sharing Confidential Data
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman And Hall/CRC Okt 2024, 2024
ISBN 10: 1032028033 ISBN 13: 9781032028033
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical agencies, research organizations, companies, and other data stewards that seek to share data with the public face a challenging dilemma. They need to protect the privacy and confidentiality of data subjects and their attributes while providing data products that are useful for their intended purposes. In an age when information on data subjects is available from a wide range of data sources, as are the computational resources to obtain that information, this challenge is increasingly difficult. The Handbook of Sharing Confidential Data helps data stewards understand how tools from the data confidentiality literature-specifically, synthetic data, formal privacy, and secure computation-can be used to manage trade-offs in disclosure risk and data usefulness.Key features:- Provides overviews of the potential and the limitations of synthetic data, differential privacy, and secure computation- Offers an accessible review of methods for implementing differential privacy, both from methodological and practical perspectives- Presents perspectives from both computer science and statistical science for addressing data confidentiality and privacy- Describes genuine applications of synthetic data, formal privacy, and secure computation to help practitioners implement these approachesThe handbook is accessible to both researchers and practitioners who work with confidential data. It requires familiarity with basic concepts from probability and data analysis. 342 pp. Englisch.
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Handbook of Sharing Confidential Data
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHRD. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Handbook of Sharing Confidential Data
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Handbook of Sharing Confidential Data: Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Joerg Drechsler is Head of the Department for Statistical Methods at the Institute for Employment Research in Nuremberg, Germany, and Professor of Statistical Science at the Institute for Statistics at the Ludwig-Maximilians-University in.
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Handbook of Sharing Confidential Data : Differential Privacy, Secure Multiparty Computation, and Synthetic Data
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statistical agencies, research organizations, companies, and other data stewards that seek to share data with the public face a challenging dilemma. They need to protect the privacy and confidentiality of data subjects and their attributes while providing data products that are useful for their intended purposes. In an age when information on data subjects is available from a wide range of data sources, as are the computational resources to obtain that information, this challenge is increasingly difficult. The Handbook of Sharing Confidential Data helps data stewards understand how tools from the data confidentiality literature-specifically, synthetic data, formal privacy, and secure computation-can be used to manage trade-offs in disclosure risk and data usefulness.Key features:- Provides overviews of the potential and the limitations of synthetic data, differential privacy, and secure computation- Offers an accessible review of methods for implementing differential privacy, both from methodological and practical perspectives- Presents perspectives from both computer science and statistical science for addressing data confidentiality and privacy- Describes genuine applications of synthetic data, formal privacy, and secure computation to help practitioners implement these approachesThe handbook is accessible to both researchers and practitioners who work with confidential data. It requires familiarity with basic concepts from probability and data analysis.
