前言
如果用一個句子總結學習資料科學的本質， 那就是：
學習資料科學的最佳方法就是應用資料科學。
如果你是初學者， 那麼每完成一個項目你的能力就會大大提高。 如果你是有經驗的資料科學從業者， 那麼你應該懂這個道理。
但是， 當我向人們給出這個建議時， 他們通常會問：我可以在哪裡獲得練習的資料集呢？ 他們沒有意識到存在大量開放的資料集可使用。 他們沒有意識到通過這些項目， 能夠不斷學習， 從而促進自己的職業發展。
如果你認為這符合你的情況， 那麼你來對地方了！本文將列出一些資料集網站、資源的列表，
如何使用這些資料來源是沒有限制的。 唯一限制你的是創造力和實際應用。
使用它們的最簡單方法是進行資料項目目並發佈到網上。 這不僅可以提高資料和視覺化技能， 還可以改善你的結構化思維。
另一方面， 如果你打算或正在處理基於資料的產品， 這些資料集可以通過提供新的輸入資料來增加產品的活力。
我已經將這些資源分類， 從簡單， 通用和易於處理的資料集， 到大型、行業相關的資料集。 接著， 介紹用於特定目的的資料集：文本挖掘， 圖像分類， 推薦引擎等。
（友情提示：以下網站均需翻牆）
• data.gov
( https://www.data.gov/ )
美國政府公開資料。 該網站在發佈時包含超過 19 萬個資料點。 這些資料包括氣候， 教育， 能源， 金融等領域的資料。
•data.gov.in
( https://data.gov.in/ )
印度政府公開資料。 可以查找各行業， 氣候， 醫療保健等資料。 還可以在這裡得到一些視覺化的靈感。 根據所在國家， 你也可以從其他幾個網站上查看類似的網站。
• World Bank
( http://data.worldbank.org/ )
世界銀行的開放數據。 該平臺提供 Open Data Catalog， 世界發展指數， 教育指數等幾個工具。
• RBI
( https://rbi.org.in/Scripts/Statistics.aspx )
印度儲備銀行提供的資料。 包括國際收支， 銀行業務和一些產品使用的貨幣市場運作指標。
• Five Thirty Eight Datasets
( https://github.com/fivethirtyeight/data )
Five Thirty Eight， 亦稱作 538， 專注與民意調查分析， 政治， 經濟與體育的博客。 該資料集為 Five Thirty Eight Datasets 使用的資料集。 每個資料集包括資料， 解釋資料的字典和Five Thirty Eight 文章的連結。 如果你想學習如何創建資料故事，
• Amazon Web Services（AWS）datasets
( https://aws.amazon.com/cn/datasets/ )
亞馬遜提供了一些大資料集， 可以在他們的平臺或本地電腦上使用。 還可以通過 EMR， 使用 EC2 和 Hadoop 在雲端分析資料。 亞馬遜的熱門資料集包括完整的 Enron 電子郵件資料集， Google Books n-gram， NASA NEX 資料集， 百萬歌曲資料集等。
• Google datasets
( https://cloud.google.com/bigquery/public-data/ )
Google 提供了一些資料集作為其 Big Query 工具的一部分。 包括 GitHub 公共資料庫的資料， Hacker News 的所有故事和評論。
• Youtube labeled Video Dataset
( https://research.google.com/youtube8m/ )
幾個月前， 穀歌研究小組發佈了 YouTube 標籤資料集， 該資料集由 800 萬個 YouTube 視頻 ID 和 4800 個視覺實體的相關標籤組成。 這來自數十億幀的預先計算和最先進的視覺功能。
3. 預測建模與機器學習資料集
• UCI Machine Learning Repository
( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html )
UCI 機器學習存儲庫顯然是最著名的資料存儲庫。 如果你正在尋找與機器學習庫相關的資料集， 那麼這是不可錯過的資源。 當中包括各種各樣的資料集，
• Kaggle
( https://www.kaggle.com/datasets )
Kaggle 推出了一個平臺， 人們上傳資料集， 其他社區成員可以投票並在其上運行腳本。 共有 350 多個資料集 ， 特徵資料集超過 200 個。
• Analytics Vidhya
(https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/ )
• Quandl
( https://www.quandl.com/ )
Quandl 通過起網站、API 或一些工具的直接集成提供了不同來源的財務、經濟和替代資料。 他們的資料集分為開放和付費。 所有開放資料集為免費， 但高級資料集需要付費。 通過搜索仍然可以在平臺上找到優質資料集。 例如， 來自印度的證券交易所資料是免費的。
• Past KDD Cups
( http://www.kdd.org/kdd-cup )
KDD Cup 是 ACM Special Interest Group 組織的年度資料採擷和知識發現競賽。
• Driven Data
( https://www.drivendata.org/ )
Driven Data 發現運用資料科學帶來積極社會影響的現實問題。
4. 圖像分類資料集
• The MNIST Database
( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )
最流行的使用手寫數位的圖像識別的資料集。 包括 6 萬個火車示例和一個 1 萬個示例的測試集。 這通常是進行圖像識別的第一個資料集。
• Chars74K
(http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k/ )
如果你已經掌握手寫數位， 可以進一步使用該資料集。 當中包括自然圖像中的字元識別， 包含 74,000 個圖像。
• Frontal Face Images
(http://vasc.ri.cmu.edu//idb/html/face/frontal_images/index.html )
如果你已經完成了前兩個專案， 並且能夠識別數位和字元， 那麼在圖像識別的下一個挑戰就是正面臉部圖像。 這些圖像由 CMU & MIT 收集， 並排列在四個資料夾中。
• ImageNet
( http://image-net.org/ )
是時候構建一些通用的東西了。 根據 WordNet 層次的圖像資料庫(目前僅為名詞)。 層次結構的每個節點都被描述為數百個圖像。 目前，這個集合平均每個節點有超過 500 個圖像，並且在增加中。
5. 文本分類資料集• Spam – Non Spam
(http://www.esp.uem.es/jmgomez/smsspamcorpus/)
區分短信是否為垃圾郵件是一個有趣的問題。你需要構建一個分類器將短信進行分類。
• Twitter Sentiment Analysis
(http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/)
該資料集包含 1578627 個分類推文，每行被標記為1的積極情緒，0位負面情緒。資料依次基於 Kaggle 比賽和 Nick Sanders 的分析。
• Movie Review Data
(http://www.cs.cornell.edu/People/pabo/movie-review-data/)
本網站提供電影評論檔的集合，標注其總體情緒極性（正面或負面）和主觀評分（例如“兩星半”）等。
6. 推薦引擎的資料集• MovieLens
( https://grouplens.org/ )
• Jester
(http://www.ieor.berkeley.edu/~goldberg/jester-data/)
線上笑話推薦系統。
7. 來自各種來源的資料集網站• KDNuggets
(http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html)
KDNuggets 的資料集頁面一直是人們搜索資料集的參考。列表全面，但是某些來源不再提供資料集。因此，需要謹慎選擇資料集和來源。
• Awesome Public Datasets
(https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets)
具有按域分類的資料集清單的 GitHub 存儲庫。資料集被整齊地劃分在不同的領域，然而沒有關於存儲庫本身的資料集的描述
• Reddit Datasets Subreddit
(https://www.reddit.com/r/datasets/)
由於這是一個社區驅動的論壇，可能與之前的兩個資料來源相比會一些混亂。但是，你可以根據熱度和投票來對資料集進行排序，以查看最流行的資料集。另外，它還有一些有趣的資料集和討論。
結語我希望這份資源清單對那些想做專案的人有所幫助。這絕對是一個金礦。
ref:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/25-websites-to-find-datasets-for-data-science-projects/
End.
http://www.itongji.cn
目前，這個集合平均每個節點有超過 500 個圖像，並且在增加中。5. 文本分類資料集• Spam – Non Spam
(http://www.esp.uem.es/jmgomez/smsspamcorpus/)
區分短信是否為垃圾郵件是一個有趣的問題。你需要構建一個分類器將短信進行分類。
• Twitter Sentiment Analysis
(http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/)
該資料集包含 1578627 個分類推文，每行被標記為1的積極情緒，0位負面情緒。資料依次基於 Kaggle 比賽和 Nick Sanders 的分析。
• Movie Review Data
(http://www.cs.cornell.edu/People/pabo/movie-review-data/)
本網站提供電影評論檔的集合，標注其總體情緒極性（正面或負面）和主觀評分（例如“兩星半”）等。
6. 推薦引擎的資料集• MovieLens
( https://grouplens.org/ )
• Jester
(http://www.ieor.berkeley.edu/~goldberg/jester-data/)
線上笑話推薦系統。
7. 來自各種來源的資料集網站• KDNuggets
(http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html)
KDNuggets 的資料集頁面一直是人們搜索資料集的參考。列表全面，但是某些來源不再提供資料集。因此，需要謹慎選擇資料集和來源。
• Awesome Public Datasets
(https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets)
具有按域分類的資料集清單的 GitHub 存儲庫。資料集被整齊地劃分在不同的領域，然而沒有關於存儲庫本身的資料集的描述
• Reddit Datasets Subreddit
(https://www.reddit.com/r/datasets/)
由於這是一個社區驅動的論壇，可能與之前的兩個資料來源相比會一些混亂。但是，你可以根據熱度和投票來對資料集進行排序，以查看最流行的資料集。另外，它還有一些有趣的資料集和討論。
結語我希望這份資源清單對那些想做專案的人有所幫助。這絕對是一個金礦。
ref:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/25-websites-to-find-datasets-for-data-science-projects/
End.
http://www.itongji.cn