Где взять большие датасеты для своих проектов (обучение моделей ИИ, проекты по анализу данных для портфолио, научный проект, маркетинговые исследования)?

Вам нужно провести маркетинговое исследование или написать научную статью, "поиграться" с датасетом для прокачки навыков анализа данных и изучения статистики? Вот 5 проверенных источников бесплатных датасетов для любых проектов: от анализов финансовых рынков до ядерной физики. Поехали.

Datahub.ig - датасеты на любой вкус: маркетинг, демографические данные, биостатистика, библиография, здравоохранение, "очищенные" датасеты для обучения моделей ИИ, финансы и рынки ценных бумаг. Это один из моих любимых источников датасетов, здесь я публикую свои датасеты, которые формирую для своих проектов (исследования, data scraping, статьи).

Особенно рекомендую для тех, кто изучает анализ данных/статистику, потому что здесь вы можете скачать датасеты с готовым анализом (EDA, описательная статистика, тестирование гипотез) с детальным разбором проведенного анализа, а значит вы всегда можете проверить уровень своих навыков и дотянуть их до совершенства. Регистрация не нужна, 90% датасетов бесплатны.

UCI Machine Learning Repository - это репозиторий датасетов исключительно для тех, кто занимается машинным обучением и созданием больших моделей искусственного интеллекта. Репозиторий принадлежит Калифорнийскому университету. Там огромное количество датасетов для обучения моделей ИИ в разных сферах (банкинг, финансы, медицина). Все датасеты бесплатны, регистрация не нужна.

Earch Data - это открытый репозиторий NASA (американское космическое агентство), где опубликованы данные с 1994. Данные со спутников. Данные о климате, погоде, волнах, океане (приливы, отливы, высота волн в различных точках Земли), растительность и миграция животных. Данный репозиторий идеален для тех, кто занимается естественными науками (биология, география) и биостатистикой. Датасеты идеально подходят для всех типов стат. анализа в науках, связанных с животным миром и человеком (миграция птиц, миграция рыб, выхлопы, природные катаклизмы).

CERN Open Data Portal - Европейская организация по ядерным исследованиям. Датасеты, опубликованные в этом источнике просто огромные. И это не удивительно, потому что они очень специфичны и опубликованы для физиков. Физика элементарных частиц - это не просто наука, на мой взгляд — это искусство. И это очень специфичная отрасль; все это делает данный источник очень полезным для тех кто, что называется, "в теме".

NYC Taxi Trip Data - идеальный источник данных для тех, кто изучает статистику, Python, Pandas. Все бесплатно. Это репозиторий данных мэрии Нью-Йорка, он стал классикой для обучения людей статистике и обработке данных (подготовка датасетов). Для моих лекций по статистике и по работе со стат данными в Python я всегда использую этот источник.

Кстати, если вы один из счастливчиков, кто испытывает сложности со статистикой — вот мой пост о книге, которая сделает вас мастером.

Датасеты — это набор данных на любые темы, это так называемые структурированные данные. Это драйвер развития технологий. Без данных не будет ни ChatGPT, ни DeepSeek, ничего. Все ИИ модели созданы исключительно благодаря тому, что они "натренированы" на большом количестве данных.

Работа с данными - это искусство и наука. Знание основ статистики и теории работы с данными - это требование времени, рынка и работодателей. Работа с данными - это инструмент для работы, точно такой же, как работа с компьютером. Надежность источников проверена годами и большим количеством специалистов, они подойдут профессионалам в любой отрасли.

Я занимаюсь исследованиями в области аллопатической и традиционной медицины, биоинформатики и применении технологий машинного обучения в медицине, в своем блоге делюсь тем, как технологии, статистика и научный подход помогают нам быть эффективнее и решать бизнес - проблемы.

Не так давно я организовал небольшой стартап Research & Data Lab.

Цель моего стартапа помочь исследователям, аспирантам и профессионалaм в области работы с данными в следующих направлениях:

1. Статистика и биостатистика (обработка данных и обучение статистике).

2. Создание кастомизированных датасетов и баз данных.

3. Помощь в исследованиях (от грантовых проектов до написания диссертаций): разработка дизайна исследования, коллекция данных, обработка данных, написание и публикация исследований (научных статей).

________________

Объясняю науку. Разрабатываю ИИ. Делаю сложное — рабочим

Будущее уже посчитано — осталось применить!