Введение —
Самый практичный и подходящий способ общаться с наукой о данных и практиковать ее для улучшения навыков — это играть с различными данными и экспериментировать с тем, как они ведут себя с различными алгоритмами и методами. Часто вы, должно быть, видели проекты по науке о данных, которые требуют больших наборов данных для извлечения информации и понимания того, как будет работать алгоритм. Даже модели машинного обучения также используют наборы данных, которые являются либо реальными, либо фиктивными. Эта статья даст вам полное представление о пяти лучших платформах, с которых вы можете извлекать наборы данных для своих проектов по науке о данных.
5 способов найти наборы данных для проектов Data Science —
Большинство языков обработки данных, таких как Python и R, предпочитают читать наборы данных в двух разных форматах:
· XLSX: широко известное расширение для самого популярного приложения для работы с электронными таблицами MS. Эксель.
· CSV: это значения, разделенные запятыми, где запятая-разделитель отделяет данные от набора данных.
Конечно, многие другие форматы файлов содержат данные для ваших проектов по науке о данных, но это самые известные из них. Давайте теперь рассмотрим некоторые из самых простых способов найти наборы данных для проектов по науке о данных.
1. Гитхаб:
Поскольку GitHub — лучший друг разработчиков, существует множество больших и малых наборов данных, которые вы можете исследовать в зависимости от жанра вашего проекта. Большинство этих наборов данных будут открыты для использования и могут быть в формате CSV и XLSX. Вы можете выполнить поиск в Google: «наборы данных Github» или перейти на веб-сайт Github › создать свою учетную запись › выполнить поиск: «наборы данных». Вы можете увидеть лаки наборов данных. Теперь, исходя из требований вашего проекта по науке о данных, вы должны определить, какой из них вы хотите выбрать. Вы также можете использовать эту платформу, чтобы делиться своими проектами или наборами данных по науке о данных и сотрудничать с другими экспертами в вашей области.
2. Открытые данные Всемирного банка:
Если вам нужны наборы данных, статистические факты и записи для ваших проектов по науке о данных, массивный банк данных Всемирного банка с открытыми данными — лучший выбор. Здесь вы найдете самые богатые и обильные пакеты данных по разным вертикалям и доменам. Некоторые из них:
а. Образование
б. Население
c. Сведения о погоде
d. Уровень дохода
e. Экономика
ж. Здравоохранение и многое другое.
Интересным фактом об этой платформе и веб-сайте является то, что все ее ресурсы данных являются бесплатными и законными. Вы можете найти его в Google по названию или посетить веб-сайт https://data.worldbank.org/. Теперь на веб-сайте есть панель поиска, где вы можете искать нужный набор данных, и она предоставит вам релевантные результаты поиска из разных стран и организаций.
3. Поиск в наборе данных Google:
Это инициатива Google, запущенная в 2018 году. Цель состояла в том, чтобы предоставить специалистам по науке о данных доступ, загрузку и использование бесплатных общедоступных наборов данных. Он содержит широкий спектр тем и вертикалей. Кроме того, профессионалы могут загружать его наборы данных в форматах .pdf, .jpg, .zip, .csv, .txt и других форматах. Чтобы использовать эту платформу, вы можете выполнить поиск: Поиск набора данных Google или перейти по ссылке: https://datasetsearch.research.google.com/. Если вы ищете одно ключевое слово набора данных, такое как Covid, вы найдете тысячи и тысячи наборов данных, которые вы можете загрузить в ZIP, CSV и различных других форматах.
4. Каггле:
Если вы профессионал в области обработки и обработки данных, вы должны открыть Kaggle хотя бы один раз. Это управляемая сообществом платформа, на которой профессионалы, эксперты по науке о данных и исследователи спонтанно публикуют данные и наборы данных. Вот как это сообщество профессионалов использует силу совместной работы и решения различных реальных проблем. Он поставляется с массивной коллекцией наборов данных и другими рекомендациями, поддержкой и сотрудничеством, связанными с наукой о данных. Kaggle также часто проводит конкурсы и проекты по науке о данных, где профессионалы и новички могут учиться и получать больше информации о том, как использовать его наборы данных.
5. Датахаб:
Datahub — это платформа, созданная Datopian, на которой профессионалы могут искать самую разнообразную группу общедоступных наборов данных. Каждый из его наборов данных остается организованным по темам и предметной области. Кроме того, Datahub предлагает документацию, услуги премиум-класса, инструменты командной строки для различных ОС и блоги для улучшения навыков разработки проектов в области науки о данных. Эта платформа публикации данных SAAS также содержит высококачественные наборы данных, статьи и группу Discord для общения с опытными профессионалами. Вы можете просто использовать Google Datahub и перейти на его страницу Коллекции или напрямую перейти на https://datahub.io/collections.
Существуют и другие способы поиска наборов данных на таких платформах, как Data.gov, Data.World, Реестр открытых данных Amazon Web Services, Общедоступный набор данных Google Cloud и т. д.
Заключение
Мы надеемся, что эта статья дала вам четкое представление о пяти различных платформах и способах поиска нужного набора данных. Эксперты по науке о данных также предпочитают создавать фиктивные наборы данных, если какие-либо данные недоступны в этих банках данных. Генерация синтетических данных — это новый навык, который специалисты по науке о данных и специалисты по данным с нетерпением ждут изучения и освоения.
Если вам нужен такой технический контент или статья для вашего бизнеса B2B или B2C, свяжитесь со мной здесь. Я пишу выдающийся и универсальный технический и нетехнический контент с инфографикой, анимацией и SEO-стратегиями, которые могут привлечь потенциальных клиентов и аудиторию на ваш сайт. В конечном итоге вы можете наслаждаться большей видимостью и трафиком на своем веб-сайте. Цена/проект или цена за слово договорная.
