7.11-dars: Etika va qonun

7-QISM — MA'LUMOT YIG'ISH · 11-dars

1. Kirish va motivatsiya

Ma'lumot yig'ish faqat texnik ko'nikma emas — huquqiy va axloqiy mas'uliyat ham. Kimningdir ma'lumotini olish, saqlash, ishlatish qonun (GDPR, mahalliy qonunlar) va etika bilan cheklangan. Shaxsiy ma'lumot (ism, manzil, telefon, sog'liq) — ayniqsa nozik. Web scraping ruxsatsiz qonunbuzarlik bo'lishi mumkin (robots.txt, foydalanish sharti). Noto'g'ri ishlatilgan ma'lumot insonlarga zarar yetkazadi (kamsitish, maxfiylik buzilishi, firibgarlik). Bu darsda: shaxsiy ma'lumot va maxfiylik (GDPR), robots.txt va foydalanish sharti, litsenziya, va mas'uliyatli ma'lumot yig'ish tamoyillari. Data Scientist ma'lumot bilan ishlaganda kuchli — kuch mas'uliyatni talab qiladi. Nega muhim? (1) Qonun — GDPR, mahalliy (jazolar); (2) Etika — insonlarga zarar (maxfiylik); (3) Mas'uliyat — kuch (ma'lumot) — javobgarlik. Bu dars etika va qonunni o'rgatadi — mas'uliyatli ma'lumot.

Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot: shaxsiy ma'lumot (ism, manzil, telefon, sog'liq — nozik; PII), maxfiylik (GDPR — ruxsat, huquq; anonimlash), robots.txt (scraping ruxsati — 7.9), foydalanish sharti (Terms — taqiq), litsenziya (ma'lumot foydalanish cheklovi), mas'uliyat (zarar — kamsitish, maxfiylik; kuch — javobgarlik). Foydalanish: mas'uliyatli ma'lumot yig'ish, huquqiy/axloqiy. Bu 7.9 (scraping — robots.txt), 7.7 (API — kalit), 5.13 (halollik), 7.1 (manba) bilan bog'liq. Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot. Etika. Qonun.

Real vaziyat. Data Scientist mijoz ma'lumotini (ism, telefon, xarid) tahlil qilmoqchi. Huquqiy/axloqiy savollar: (1) ruxsat — mijoz ruxsat berdimi (ma'lumot yig'ish; GDPR)?; (2) maxfiylik — ism/telefon shaxsiy (PII — himoya; anonimlash — id o'rniga); (3) maqsad — faqat kelishilgan maqsad (xarid tahlil — sotib yuborish emas); (4) xavfsizlik — saqlash (shifrlash; sizish — javobgarlik). Scraping: e'lon sayti — robots.txt/Terms (ruxsat?). Data Scientist ruxsat tekshirdi, anonimlashtirdi (shaxsiy — himoya), maqsadli ishlatdi. Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot.

Bu darsda etika va qonunni o'rganamiz.

Bu darsda:

• Shaxsiy ma'lumot va maxfiylik (PII, GDPR)
• robots.txt va foydalanish sharti
• Litsenziya (foydalanish cheklovi)
• Anonimlashtirish (himoya)
• Mas'uliyatli yig'ish tamoyillari
• Etika amaliyoti
• Etika tuzoqlari
• Amaliy: etik qaror

ℹ Bu dars asosan tushunchalar (misollar — modellashtirilgan qarorlar).

2. Nazariya — chuqur tushuntirish

2.1. Shaxsiy ma'lumot va maxfiylik (PII, GDPR)

Nozik ma'lumot:

SHAXSIY MA'LUMOT (PII — Personally Identifiable Information):
  TO'G'RIDAN — ism, telefon, email, manzil, pasport, ID
  BILVOSITA  — IP, joylashuv, qurilma, kombinatsiya (aniqlash)
  NOZIK      — sog'liq, din, siyosat, jinsiy hayot, moliya

GDPR (Yevropa) tamoyillari:
  ruxsat (consent) · maqsad (aniq) · minimallik (kam) ·
  huquq (o'chirish, ko'rish) · xavfsizlik · javobgarlik

Shaxsiy ma'lumot va maxfiylik (PII, GDPR) — nozik: PII (Personally Identifiable Information — shaxsni aniqlaydigan): to'g'ridan (ism, telefon, email, manzil, pasport), bilvosita (IP, joylashuv, kombinatsiya — bir necha maydon shaxsni aniqlaydi), nozik (sog'liq, din, siyosat — maxsus himoya); GDPR (Yevropa qonuni — global ta'sir): ruxsat (consent — inson roziligi), maqsad (aniq — kelishilgan), minimallik (kerak ma'lumot — ortiqcha emas), huquq (o'chirish/ko'rish — inson), xavfsizlik, javobgarlik. Sabab: shaxsiy ma'lumot — inson huquqi (maxfiylik; suistemol — zarar); GDPR (qonun — jazo; global — Yevropa fuqarosi ma'lumoti). PII (aniqlaydi), nozik (maxsus), GDPR (ruxsat/maqsad/huquq). Shaxsiy ma'lumot — PII/GDPR (nozik; himoya). PII. GDPR.

2.2. robots.txt va foydalanish sharti

Ruxsat qoidalari:

robots.txt (sayt.com/robots.txt):
  User-agent: *
  Disallow: /private/     ← bu yo'lni scrape QILMA
  Allow: /public/         ← bu ruxsat

FOYDALANISH SHARTI (Terms of Service):
  scraping taqiqlanishi mumkin (o'qi!)
  avtomatik olish, qayta tarqatish cheklovi

robots.txt va foydalanish sharti — ruxsat qoidalari: robots.txt (sayt.com/robots.txt — sayt egasi qaysi sahifa scrape mumkin/mumkin emas; Disallow — taqiq, Allow — ruxsat; hurmat qil), foydalanish sharti (Terms of Service — huquqiy hujjat; scraping/avtomatik olish taqiqlangan bo'lishi mumkin; o'qi), API afzal (7.1 — rasmiy ruxsat). Sabab: ruxsat (sayt egasi — o'z serveri/kontenti; robots.txt/Terms — ruxsat/taqiq); buzish (huquqiy — sud; axloqiy; bloklash); robots.txt (texnik ishora), Terms (huquqiy). robots.txt (Disallow/Allow), Terms (huquqiy — taqiq), hurmat (ruxsat). robots.txt/Terms — ruxsat (hurmat). robots.txt. Terms.

2.3. Litsenziya (foydalanish cheklovi)

Litsenziya (foydalanish cheklovi) — ma'lumot huquqi: ma'lumot litsenziya bilan keladi (foydalanish cheklovi): ochiq litsenziya (Creative Commons, MIT — erkin, ba'zan atributsiya/no-tijorat sharti), mualliflik huquqi (himoyalangan — ruxsatsiz yo'q), atributsiya (manba ko'rsatish — talab), no-tijorat (tijoratda yo'q). Sabab: "ochiq ≠ bepul har narsaga" (ochiq ma'lumot ham — litsenziya; tijorat? qayta tarqatish? atributsiya?); litsenziyani o'qi (foydalanish sharti). Creative Commons (ochiq — sharti bilan), mualliflik (himoya), atributsiya (manba), no-tijorat (cheklov). Litsenziya — foydalanish cheklovi (o'qi). Litsenziya. Cheklov.

2.4. Anonimlashtirish (himoya)

Anonimlashtirish (himoya) — shaxsni yashirish: shaxsiy ma'lumotni himoya (aniqlab bo'lmas qilish): o'chirish (ism/telefon — olib tashla; kerak emas), id o'rniga (ism → user_001 — psevdonim), umumlashtirish (aniq yosh → yosh guruh 25-30; aniq manzil → shahar), niqoblash (telefon +998 90 *** ** 67); qayta aniqlash xavfi (bir necha maydon — kombinatsiya shaxsni aniqlaydi; ehtiyot). Sabab: maxfiylik (shaxsni himoya; tahlil — ma'lumot kerak, shaxs emas); anonim (id/guruh — tahlil mumkin, shaxs yashirin); qayta aniqlash (anonim ham — kombinatsiya bilan aniqlash mumkin; ehtiyot — k-anonimlik). O'chirish (kerak emas), id/psevdonim (ism o'rniga), umumlashtirish (guruh), qayta aniqlash (kombinatsiya — ehtiyot). Anonimlashtirish — shaxs yashirish (himoya). Anonim. Himoya.

2.5. Mas'uliyatli yig'ish tamoyillari

Mas'uliyatli yig'ish tamoyillari — asosiy: ruxsat (inson roziligi — GDPR consent), maqsad (aniq, kelishilgan — boshqa maqsadda yo'q), minimallik (faqat kerak — ortiqcha yig'ma), shaffoflik (kim, nima, nega — ochiq), xavfsizlik (saqlash — shifrlash; sizish — javobgarlik), huquq (inson — o'chirish/ko'rish), hurmat (server, litsenziya, robots.txt), zarar yo'q (kamsitish, maxfiylik — oldini ol). Sabab: etika + qonun (mas'uliyatli — inson huquqi, zarar yo'q; qonun — GDPR); "kuch — mas'uliyat" (ma'lumot kuchi — javobgarlik). Ruxsat/maqsad/minimallik/xavfsizlik/huquq (tamoyillar). Mas'uliyatli yig'ish — tamoyillar (ruxsat, maqsad, zarar yo'q). Mas'uliyat. Tamoyil.

2.6. Etika amaliyoti

Etika amaliyoti: savol (yig'ishdan oldin — ruxsatmi? maxfiylikmi? zararmi?); ruxsat (shaxsiy ma'lumot — consent; robots.txt/Terms — scraping); minimallik (faqat kerak — ortiqcha yig'ma); anonimlashtirish (shaxsiy — id/guruh; himoya); litsenziya (foydalanish — o'qi); xavfsizlik (saqlash — shifrlash, kam kirish); maqsad (kelishilgan — boshqa yo'q); hurmat (server, API rate limit). Tuzoqlar: ruxsatsiz (GDPR/scraping), maxfiylik (PII himoyasiz), ortiqcha yig'ish (minimallik), qayta aniqlash (anonim — kombinatsiya), maqsad kengaytirish (kelishilgandan tashqari). Amaliyot — savol, ruxsat, minimallik, anonim. Etika. Mas'uliyat.

2.7. Etika tuzoqlari

Etika asosiy tuzoqlari: ruxsatsiz yig'ish (shaxsiy ma'lumot ruxsatsiz (GDPR consent yo'q) — qonunbuzarlik (jazo, jarima); scraping robots.txt/Terms buzish — huquqiy; ruxsat); maxfiylik e'tiborsiz (PII (ism, telefon) himoyasiz (ochiq saqlash, sizish) — inson zarar; anonimlashtir, shifrla); ortiqcha yig'ish (kerak emas ma'lumot yig'ish ("balki keyin kerak") — minimallik buzish; faqat kerak); qayta aniqlash (anonim deb faraz (ism o'chirilgan) — lekin kombinatsiya (yosh + manzil + sana — shaxsni aniqlaydi; k-anonimlik; ehtiyot)); maqsad kengaytirish (bir maqsadda yig'ilgan (xarid tahlil) — boshqa maqsadda (sotish, reklama) — kelishuv buzish; kelishilgan maqsad); egilgan ma'lumot (yig'ish — vakillik (4.8; bir guruh — noxolis model — zarar; adolat)); shaffofsizlik (kim/nima/nega yashirin — ishonchsizlik; ochiq); xavfsizlik yo'q (ma'lumot saqlash — shifrsiz, ochiq kirish — sizish xavfi; himoya); "hamma qiladi" (boshqalar scrape/yig'adi deb — o'zi ham; etika — o'z qarori); litsenziya e'tiborsiz (ochiq ma'lumot — tijoratda (litsenziya taqiqlaydi) — buzish; o'qi). Sabab: etika inson/qonun nozik (ruxsat, maxfiylik, maqsad — zarar yoki qonunbuzarlik). Yechim: ruxsat, anonimlashtir, minimallik, maqsadli, xavfsiz. Tuzoqlar — ruxsat, maxfiylik, ortiqcha, qayta aniqlash.

2.8. Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot

Etika va qonun asosiy g'oyasi — mas'uliyatli ma'lumot: ma'lumot yig'ish texnik emas — huquqiy/axloqiy mas'uliyat ham (inson ma'lumoti — huquq, zarar; qonun — GDPR). Shaxsiy ma'lumot (PII — ism, telefon; nozik — sog'liq/din; himoya), maxfiylik (GDPR — ruxsat/maqsad/minimallik/huquq; global), robots.txt/Terms (scraping ruxsati — 7.9; hurmat), litsenziya (foydalanish cheklovi — ochiq ≠ bepul har narsaga), anonimlashtirish (shaxs yashirish — id/guruh; qayta aniqlash ehtiyot), mas'uliyatli tamoyillar (ruxsat, maqsad, minimallik, shaffoflik, xavfsizlik, zarar yo'q). Foydalanish: mas'uliyatli ma'lumot yig'ish (huquqiy — qonun; axloqiy — inson), inson himoya (maxfiylik, zarar yo'q). "Data Scientist — ma'lumot kuchi; kuch — mas'uliyat" (halollik 5.13). Tuzoqlar: ruxsatsiz (GDPR/scraping — qonunbuzarlik), maxfiylik (PII — himoyasiz), ortiqcha (minimallik), qayta aniqlash (kombinatsiya), maqsad kengaytirish (kelishuv), egilgan (adolat), litsenziya (foydalanish). Bu 7.9 (scraping — robots.txt), 7.7 (API — kalit), 7.1 (manba), 5.13 (halollik), 4.8 (namuna — adolat) bilan. Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot (huquqiy/axloqiy; inson himoya). Etika. Qonun. Mas'uliyat.

3. Tez ma'lumotnoma

SHAXSIY MA'LUMOT (PII):
  to'g'ridan — ism, telefon, email, manzil, ID
  bilvosita  — IP, joylashuv, kombinatsiya
  nozik      — sog'liq, din, siyosat, moliya

GDPR TAMOYILLARI:
  ruxsat (consent) · maqsad (aniq) · minimallik (kam) ·
  huquq (o'chirish/ko'rish) · xavfsizlik · javobgarlik

SCRAPING RUXSATI:
  robots.txt (Disallow/Allow) · foydalanish sharti (Terms) · API afzal

LITSENZIYA: ochiq ≠ bepul har narsaga (atributsiya, no-tijorat — o'qi)

ANONIMLASHTIRISH:
  o'chir (ism/telefon) · id (user_001) · guruh (yosh 25-30) · niqob
  qayta aniqlash xavfi (kombinatsiya — ehtiyot)

MAS'ULIYATLI YIG'ISH:
  ruxsat · maqsad · minimallik · shaffoflik · xavfsizlik · zarar yo'q
QOIDA: savol (ruxsat? maxfiylik? zarar?) · anonimlashtir · minimallik

Etika va qonun xulosasi

Etika va qonun — mas'uliyatli ma'lumot (huquqiy/axloqiy)
Shaxsiy ma'lumot (PII) — ism/telefon; GDPR (ruxsat, maqsad, huquq)
robots.txt/Terms — scraping ruxsati (hurmat); API afzal
Anonimlashtirish — id/guruh (shaxs himoya; qayta aniqlash ehtiyot)
Mas'uliyat — kuch (ma'lumot) → javobgarlik (ruxsat, zarar yo'q)

4. Batafsil misollar

Bu dars asosan tushunchalar (misollar — modellashtirilgan qarorlar).

Misol 1 — PII aniqlash

"""PII (shaxsiy ma'lumot) aniqlash (real Python)."""


def pii_turi(maydon):
    """Maydon PII mi va turi."""
    togridan = {"ism", "telefon", "email", "manzil", "pasport"}
    nozik = {"soglik", "din", "siyosat"}
    if maydon in togridan:
        return "PII (to'g'ridan)"
    if maydon in nozik:
        return "PII (nozik — maxsus himoya)"
    return "PII emas (ehtiyot: kombinatsiya)"


def main() -> None:
    print("=== 1. To'g'ridan PII ===")
    print(f"  telefon: {pii_turi('telefon')}")

    print("\n=== 2. Nozik PII ===")
    print(f"  soglik: {pii_turi('soglik')}")

    print("\n=== 3. PII emas ===")
    print(f"  narx: {pii_turi('narx')}")

    print("\n=== 4. Kombinatsiya xavfi ===")
    print("  yosh + manzil + sana → shaxsni aniqlash mumkin")
    print("  ⭐ PII — aniqlash (himoya)")


if __name__ == "__main__":
    main()

Natijaning muhim qismi:

=== 1. To'g'ridan PII ===
  telefon: PII (to'g'ridan)

=== 2. Nozik PII ===
  soglik: PII (nozik — maxsus himoya)

=== 3. PII emas ===
  narx: PII emas (ehtiyot: kombinatsiya)

=== 4. Kombinatsiya xavfi ===
  yosh + manzil + sana → shaxsni aniqlash mumkin
  ⭐ PII — aniqlash (himoya)

Nima ko'rsatdi: 2.1-bo'lim.

Misol 2 — Anonimlashtirish

"""Anonimlashtirish (real pandas)."""

import pandas as pd


def main() -> None:
    df = pd.DataFrame({
        "ism": ["Ali Valiyev", "Guli Karimova"],
        "telefon": ["901234567", "912345678"],
        "yosh": [27, 34],
        "xarid": [120, 340],
    })

    print("=== 1. Asl (PII bilan) ===")
    print(f"  ustunlar: {list(df.columns)}")

    print("\n=== 2. ism → id (psevdonim) ===")
    df["id"] = [f"user_{i:03d}" for i in range(len(df))]
    df = df.drop(columns=["ism"])
    print(f"  id: {df['id'].tolist()}")

    print("\n=== 3. telefon → niqob ===")
    df["telefon"] = df["telefon"].str[:3] + "****" + df["telefon"].str[-2:]
    print(f"  niqob: {df['telefon'].tolist()}")

    print("\n=== 4. yosh → guruh (umumlashtirish) ===")
    df["yosh_guruh"] = pd.cut(df["yosh"], bins=[20, 30, 40], labels=["20-30", "30-40"])
    df = df.drop(columns=["yosh"])
    print(f"  guruh: {df['yosh_guruh'].tolist()}")
    print("  ⭐ Anonimlashtirish (id, niqob, guruh)")


if __name__ == "__main__":
    main()

Natijaning muhim qismi:

=== 1. Asl (PII bilan) ===
  ustunlar: ['ism', 'telefon', 'yosh', 'xarid']

=== 2. ism → id (psevdonim) ===
  id: ['user_000', 'user_001']

=== 3. telefon → niqob ===
  niqob: ['901****67', '912****78']

=== 4. yosh → guruh (umumlashtirish) ===
  guruh: ['20-30', '30-40']
  ⭐ Anonimlashtirish (id, niqob, guruh)

Nima ko'rsatdi: 2.4-bo'lim.

Misol 3 — Mas'uliyatli qaror

"""Mas'uliyatli yig'ish qarori (real Python)."""


def yigish_mumkinmi(ruxsat, maqsad_kelishilgan, minimal):
    """Yig'ish etik/qonuniy mi (soddalashtirilgan)."""
    if not ruxsat:
        return "YO'Q — ruxsat kerak (GDPR)"
    if not maqsad_kelishilgan:
        return "YO'Q — faqat kelishilgan maqsad"
    if not minimal:
        return "OGOHLANTIRISH — faqat kerak (minimallik)"
    return "MUMKIN — etik/qonuniy"


def main() -> None:
    print("=== 1. Ruxsatsiz ===")
    print(f"  {yigish_mumkinmi(False, True, True)}")

    print("\n=== 2. Boshqa maqsad ===")
    print(f"  {yigish_mumkinmi(True, False, True)}")

    print("\n=== 3. Ortiqcha yig'ish ===")
    print(f"  {yigish_mumkinmi(True, True, False)}")

    print("\n=== 4. To'g'ri ===")
    print(f"  {yigish_mumkinmi(True, True, True)}")
    print("  ⭐ Mas'uliyatli qaror (ruxsat, maqsad, minimal)")


if __name__ == "__main__":
    main()

Natijaning muhim qismi:

=== 1. Ruxsatsiz ===
  YO'Q — ruxsat kerak (GDPR)

=== 2. Boshqa maqsad ===
  YO'Q — faqat kelishilgan maqsad

=== 3. Ortiqcha yig'ish ===
  OGOHLANTIRISH — faqat kerak (minimallik)

=== 4. To'g'ri ===
  MUMKIN — etik/qonuniy
  ⭐ Mas'uliyatli qaror (ruxsat, maqsad, minimal)

Nima ko'rsatdi: 2.5-bo'lim.

Misol 4 — robots.txt tekshirish (modellashtirilgan)

"""robots.txt tekshirish (modellashtirilgan)."""


def scrape_ruxsatmi(yol, disallow):
    """Yo'l robots.txt bo'yicha ruxsatmi (soddalashtirilgan)."""
    for taqiq in disallow:
        if yol.startswith(taqiq):
            return f"TAQIQ — {taqiq} (scrape qilma)"
    return "RUXSAT — scrape mumkin (lekin hurmat)"


def main() -> None:
    # robots.txt: Disallow: /private/, /admin/
    disallow = ["/private/", "/admin/"]

    print("=== 1. Taqiqlangan yo'l ===")
    print(f"  /private/user: {scrape_ruxsatmi('/private/user', disallow)}")

    print("\n=== 2. Ruxsat yo'l ===")
    print(f"  /public/narx: {scrape_ruxsatmi('/public/narx', disallow)}")

    print("\n=== 3. robots.txt hurmat ===")
    print("  Disallow — scrape qilma (sayt egasi ruxsati)")

    print("\n=== 4. Qo'shimcha ===")
    print("  Terms (huquqiy) + hurmat (sleep) + API afzal")
    print("  ⭐ robots.txt — scraping ruxsati")


if __name__ == "__main__":
    main()

Natijaning muhim qismi:

=== 1. Taqiqlangan yo'l ===
  /private/user: TAQIQ — /private/ (scrape qilma)

=== 2. Ruxsat yo'l ===
  /public/narx: RUXSAT — scrape mumkin (lekin hurmat)

=== 3. robots.txt hurmat ===
  Disallow — scrape qilma (sayt egasi ruxsati)

=== 4. Qo'shimcha ===
  Terms (huquqiy) + hurmat (sleep) + API afzal
  ⭐ robots.txt — scraping ruxsati

Nima ko'rsatdi: 2.2-bo'lim.

5. To'g'ri va noto'g'ri tushunishlar

6. Keng tarqalgan xatolar va yechimlari

1. Ruxsatsiz shaxsiy ma'lumot

# ism/telefon yig'ish (ruxsatsiz)                                 # ⚠️
# consent (GDPR); anonimlashtir                                   # ✅

2. Maxfiylik e'tiborsiz

# PII ochiq saqlash (sizish xavfi)                                # ⚠️
# anonimlashtir, shifrla, kam kirish                              # ✅

3. Qayta aniqlash

# ism o'chirdim → anonim (deb)                                    # ⚠️
# kombinatsiya tekshir (yosh+manzil+sana)                         # ✅

4. Ortiqcha yig'ish

# "balki keyin kerak" — hamma ma'lumot                            # ⚠️
# minimallik (faqat kerak)                                        # ✅

5. Maqsad kengaytirish

# xarid tahlil uchun yig'ib, reklama sotish                       # ⚠️
# faqat kelishilgan maqsad                                        # ✅

6. robots.txt/Terms e'tiborsiz

# har sahifa scrape (robots.txt o'qimay)                          # ⚠️
# robots.txt/Terms tekshir; API afzal                             # ✅

7. Litsenziya e'tiborsiz

# ochiq ma'lumot tijoratda (litsenziya taqiqlaydi)                # ⚠️
# litsenziya o'qi (foydalanish sharti)                            # ✅

7. Integratsiya — bu bilim qayerda kerak bo'ladi

• 7.9-dars (o'tilgan): Web scraping (robots.txt)
• 7.7-dars (o'tilgan): API (kalit, rate limit)
• 7.1-dars (o'tilgan): Manbalar (ruxsat)
• 5.13-dars (o'tilgan): Halollik (vizual)
• 20-qism (reja): ML (adolat, noxolislik)

8. Eng yaxshi amaliyotlar

1. Savol — ruxsat? maxfiylik? zarar?

2. Ruxsat — consent (GDPR), robots.txt.

3. Minimallik — faqat kerak.

4. Anonimlashtir — id/guruh (PII).

5. Qayta aniqlash — kombinatsiya (ehtiyot).

6. Maqsad — kelishilgan (kengaytirma).

7. Litsenziya — o'qi (foydalanish).

8. Xavfsizlik — shifrla (saqlash).

9. Amaliy topshiriq

Vazifa 1: Bashorat qiling

1.  # etika/qonun nima?
2.  # PII nima?
3.  # nozik ma'lumot?
4.  # GDPR nima?
5.  # robots.txt?
6.  # Terms nima?
7.  # litsenziya?
8.  # anonimlashtirish?
9.  # qayta aniqlash?
10. # minimallik?
11. # maqsad cheklovi?
12. # nega mas'uliyat?

Vazifa 2: Xatolarni tuzating

1.  # ism/telefon (ruxsatsiz)

2.  # PII ochiq saqlash

3.  # ism o'chirdim → anonim

4.  # "balki keyin kerak" hamma

5.  # xarid uchun yig'ib, reklama

1.  consent (GDPR); anonimlashtir

2.  shifrla, kam kirish

3.  kombinatsiya tekshir

4.  minimallik (kerak)

5.  faqat kelishilgan maqsad

Vazifa 3: Shaxsiy ma'lumot

Modellang:

1. PII
2. Nozik
3. GDPR
4. Ruxsat

Vazifa 4: Ruxsat

Modellang:

1. robots.txt
2. Terms
3. Litsenziya
4. API afzal

Vazifa 5: Himoya

Modellang:

1. Anonimlashtirish
2. Qayta aniqlash
3. Minimallik
4. Xavfsizlik

Vazifa 6: Integratsiya

Modellang:

1. Scraping (7.9)
2. API (7.7)
3. Halollik (5.13)
4. ML adolat (20)

Vazifa 7: O'ylash

Data Scientist ma'lumot bilan ishlaydi — bu katta kuch (tahlil, model, qaror). "Buyuk kuch — buyuk mas'uliyat" tamoyili shuni anglatadiki, ma'lumot bilan noto'g'ri ishlash insonlarga zarar yetkazadi (maxfiylik buzilishi, kamsitish, firibgarlik). Nima uchun Data Science'da etika texnik ko'nikmadan kam emas, va nima uchun "qonuniy bo'lsa yetarli" fikri xato (etika qonundan kengroq)?

Nimani mustahkamlaydi: 2.5, 2.8-bo'limlar.

Xulosa

Bu darsda etika va qonunni o'rgandik.

Eng muhim uch fikr:

1. Shaxsiy ma'lumot va ruxsat. PII (Personally Identifiable Information — shaxsni aniqlaydi): to'g'ridan (ism, telefon, email), bilvosita (IP, kombinatsiya), nozik (sog'liq, din — maxsus). GDPR (Yevropa — global): ruxsat (consent), maqsad (aniq), minimallik (kerak), huquq (o'chirish/ko'rish), xavfsizlik. robots.txt/Terms (scraping ruxsati — 7.9; API afzal), litsenziya (foydalanish cheklovi — ochiq ≠ bepul har narsaga).

2. Anonimlashtirish va tamoyillar. Anonimlashtirish — shaxs yashirish (o'chirish — ism/telefon; id — user_001; guruh — yosh 25-30; niqob); qayta aniqlash xavfi (kombinatsiya — yosh+manzil+sana shaxsni aniqlaydi; ehtiyot). Mas'uliyatli tamoyillar: ruxsat, maqsad (kelishilgan), minimallik, shaffoflik, xavfsizlik (shifrlash), zarar yo'q.

3. Mas'uliyatli ma'lumot. Ma'lumot yig'ish texnik emas — huquqiy/axloqiy mas'uliyat. "Data Scientist — ma'lumot kuchi; kuch — mas'uliyat" (noto'g'ri — inson zarar). Etika texnikdan kam emas (inson zarar — jiddiy); "qonuniy bo'lsa yetarli" xato (etika qonundan kengroq — qonun minimum; qonuniy ≠ to'g'ri). Tuzoqlar: ruxsatsiz (GDPR/scraping — qonunbuzarlik), maxfiylik (PII himoyasiz), ortiqcha (minimallik), qayta aniqlash (kombinatsiya), maqsad kengaytirish (kelishuv), litsenziya (foydalanish), "hamma qiladi" (o'z qarori).

Keyingi darsda 7-qism amaliy loyihasini ishlaymiz: turli manbalardan (fayl, API/JSON, mock scraping) ma'lumot yig'ib, birlashtirib, saqlab — to'liq ma'lumot yig'ish quvuri (etika bilan) — 7-qism yakuni.