Le projet anonconda-notebooks permet l'analyse, la création de rapports et la visualisation de données anonymisées. Il offre une interface conviviale pour les utilisateurs métiers, leur permettant de travailler avec des données complexes sans avoir besoin de compétences techniques avancées.

Le projet anonconda-notebooks permet l'analyse, la création de rapports et la visualisation de données anonymisées. Il offre une interface conviviale pour les utilisateurs métiers, leur permettant de travailler avec des données complexes sans avoir besoin de compétences techniques avancées.

Projet expérimental de visualisation de données explorant les enjeux de la vie privée et des techniques d'anonymisation en comparant visuellement les résultats obtenus en anonymisant un jeu de données avec différentes méthodes d'anonymisation.

Ce projet est un ensemble d'implémentations Python de métriques d'anonymisation de données, issues de la littérature récente. Il permet d'évaluer et de comparer différentes méthodes d'anonymisation, en calculant et en visualisant des métriques telles que l'APE (Absolute Percentage Error) et la Linkability.

Ce projet fournit une méthode et des outils pour anonymiser les données à caractère personnel, en introduisant l'utilisateur aux enjeux juridiques, scientifiques et techniques de l'anonymisation, et en proposant une méthode de k-anonymisation testée et robuste.