Jakub Tětek

Jakub Tětek je výzkumník v oblasti teoretické informatiky se zaměřením na algoritmy pro big data. Magisterské studium absolvoval na Kodaňské univerzitě v Dánsku, kde byl podporován Bakala foundation. Po ukončení magisterského studia se rozhodl pokračovat ve studiu a pokračovat v doktorském studiu na téže univerzitě. Ve svém doktorském studiu se Jakub zabývá vývojem efektivnějších algoritmů pro zpracování velkého množství dat. Ve svém výzkumu používá nástroje z teorie pravděpodobnosti k analýze a zlepšování efektivity těchto algoritmů. Prostřednictvím svého výzkumu se snaží umožnit efektivnější a účinnější zpracování stále rostoucího množství dat. V poslední době se Jakub zabývá tématem differential privacy. Differential privacy je matematický framework pro analýzu a ochranu soukromí jednotlivců při analýze dat. Umožňuje využívat data a zároveň zajistit, aby nebyly odhaleny ničí soukromé informace. Jakub se zajímá zejména vývojem efektivnějších algoritmů pro analýzu big data při differential privacy. Jeho cílem je najít rovnováhu mezi získáváním smysluplných poznatků z big data a zároveň nenarušováním soukromí jednotlivců. Pracuje na nových technikách, které umožňují získat velmi efektivní algoritmy pro analýzu velkých datasetů bez narušení soukromí.