Esta charla tiene dos partes. En la primera se brindan conceptos básicos sobre privacidad de datos, técnicas de anonimización y differential privacy. También se comenta sobre los vínculos entre differential privacy y machine learning, presentando herramientas.

En la segunda parte hablamos de ética en la ciencia de datos, equidad y discriminación, y en particular del sesgo en los algoritmos. Presentamos algunas estrategias y herramientas para evaluar la equidad de nuestros modelos.