Где брать данные для Data Science проектов?
В двадцать первом веке исследования, аналитика и машинное обучение играют все более важную роль. Создание наборов данных с нуля — процесс трудоемкий и требующий значительных временных затрат. Поэтому как начинающие, так и опытные специалисты в области Data Science предпочитают использовать готовые датасеты для своих проектов. Для успешного выполнения научных исследований, бизнес-анализа, машинного обучения или социальных исследований важен доступ к качественным данным.
Но где же их найти? И как их искать?
Платформы открытых данных (Open Data Source) предоставляют исследователям, аналитикам и разработчикам возможность использовать обширные наборы данных, которые могут быть полезны в самых разных областях. Здесь, в этой статье, я постараюсь рассмотреть несколько популярных платформ, где можно найти открытые данные для исследований. Давайте приступим!
Kaggle
Kaggle — социальная сеть от Google для DS-специалистов, но это не только платформа для соревнований по машинному обучению, это еще и источник множества открытых наборов данных. Пользователи могут загружать и делиться своими данными, а также использовать уже существующие наборы для анализа. Здесь вы даже можете ознакомиться с решениями других пользователей, начать обсуждение и предложить свои правки!
- Сообщество исследователей и специалистов по данным.
- Возможность взаимодействия и обмена опытом.
- Разнообразие тем и форматов данных.
- Множество возможностей подгрузки данных (в свой блокнот, блокнот платформы или на ваше собственное устройство).
Google Dataset Search
Google Dataset Search — это поисковая система, которая помогает находить наборы данных по всему интернету. Она индексирует данные из различных источников, включая правительственные сайты, научные публикации и другие ресурсы.
- Удобный интерфейс поиска.
- Доступ к данным из множества источников.
- Возможность фильтрации по различным критериям.
Data.gov
Data.gov — это официальный портал открытых данных правительства США. Он предлагает доступ к тысячам наборов данных, которые охватывают различные области — от экономики и здравоохранения до окружающей среды и образования.
World Bank Open Data
Всемирный банк предлагает доступ к обширному количеству данных о развитии стран, экономических показателях, социальных индикаторах и многом другом. Эти данные могут быть полезны для экономистов, социологов и исследователей в области развития.
- Данные от авторитетной международной организации.
- Разнообразие тем — от экономики до экологии.
- Возможность сравнения данных между странами.
Hugging Face
Hugging Face — экосистема, которая позволяет пользователям обмениваться реализованными проектами, ai-моделями и инструментами для их создания, опытом, советами и вспомогательными материалами. Сюда же люди выкладывают готовые датасеты. Среди них можно найти коллекцию пользовательских лицензий на фильмы с IMDb, подборки статей из Википедии, новости, коллекции изображений.
- Поддержка облачных вычислений.
- Огромная библиотека готовых датасетов.
- Богатая библиотека моделей.
- Интуитивно понятные инструмент.
Платформы открытых данных представляют собой бесценный ресурс для исследователей, студентов и профессионалов в различных областях. Используя эти источники, упомянутые выше, вы можете получить доступ к актуальной и разнообразной информации, что способствует более глубокому пониманию изучаемых тем и принятию обоснованных решений. Независимо от того, интересуетесь ли вы экономикой, экологией или социальными науками, открытые данные могут стать основой для ваших исследований.
Github
GitHub — это популярная платформа для хостинга и совместной работы над проектами, основанная на системе контроля версий Git. Она предоставляет разработчикам возможность хранить, управлять и делиться кодом, а также взаимодействовать с другими участниками сообщества.
- Лицензирование.
- Многие репозитории содержат документацию и примеры использования данных, что делает их полезными для обучения и практики.
- Совместная работа.
- Доступность и открытость.
На GitHub можно найти и другие репозитории с датасетами. Например, есть набор для распознавания Русского Жестового Языка, а здесь — 100 известных русских романов.
Мастер-класс: Использование Kaggle для поиска открытых датасетов
- Перейдите на Kaggle.
- Создайте аккаунт или войдите через Google/GitHub.
- Перейдите во вкладку Datasets (или по ссылке).
- Используйте строку поиска для ввода ключевых слов (например, climate change, financial data).
- Применяйте фильтры (размер файла, формат, обновление) для точного поиска.
- Откройте страницу с датасетом.
- Изучите описание, пример данных и лицензию.
- Нажмите Download для скачивания или откройте в Kaggle Notebook (кнопка "New Notebook").
Использование Kaggle Notebooks/Google Colab/Вашего устройства:
- Вместо скачивания можно работать с датасетом прямо в облаке, на платформе Kaggle.
- Либо загрузить датасет в ваш блокнот в Google Colab.
- А также вы можете скачать датасет прямо на свое устройство и работать с ним в среде разработки.
