Table des matières
1. Data.world
2. Kaggle
3. FiveThirtyEight
4. Buzzfeed News
5. Data.gov
6. Socrata OpenData
7. Quandl
8. Reddit (ensembles de données)
9. Référentiel d'apprentissage automatique UCI
10. Torrents académiques
Conclusion: la pratique est le seul raccourci
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Des débutants aux experts: 10 sites Web de données publiques gratuites incontournables

Sep 15, 2025 pm 03:51 PM
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Pour les débutants en science des données, le cœur du saut de "l'inexpérience" à "l'expert de l'industrie" est une pratique continue. La base de la pratique est les ensembles de données riches et diversifiés. Heureusement, il existe un grand nombre de sites Web sur Internet qui offrent des ensembles de données publiques gratuits, qui sont des ressources précieuses pour améliorer les compétences et affiner vos compétences.

1. Data.world

Il s'agit d'un excellent référentiel d'ensembles de données publics. Son plus grand avantage est que ses sources de données sont extrêmement larges, couvrant de nombreux domaines tels que la finance, le crime, l'économie et la NASA. Plus important encore, ce n'est pas seulement un site de téléchargement de données, mais aussi une plate-forme de collaboration. Vous pouvez télécharger vos propres données ici, collaborer avec d'autres et même écrire des requêtes SQL directement sur la plate-forme pour explorer les données. Il fournit également des SDK pour Python et R, facilitant considérablement le traitement et l'analyse des données.

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2. Kaggle

Kaggle est l'une des communautés de science des données les plus célèbres au monde. Ce n'est pas seulement une quantité massive d'ensembles de données de haute qualité partagés par les utilisateurs et les entreprises, mais aussi une plate-forme d'apprentissage et de concurrence. Vous pouvez participer à des compétitions de science des données sur Kaggle, rivaliser avec les meilleurs experts mondiaux et même gagner des prix. Dans le même temps, il y a beaucoup de code partagé dans la communauté (cahiers) qui sont également une excellente ressource pour apprendre les meilleures pratiques.

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3. FiveThirtyEight

Il s'agit d'un site Web qui amène les nouvelles à l'extrême. FiveThirtyEight est bon pour utiliser des données difficiles et une analyse statistique pour raconter des histoires approfondies sur la politique, les sports, la société et plus encore. Le plus précieux est qu'ils publieront publiquement tous les ensembles de données source utilisés dans l'article sur GitHub. Cela signifie que vous pouvez télécharger et reproduire leur analyse vous-même, et est un excellent exemple de la façon d'apprendre à raconter des histoires avec des données.

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4. Buzzfeed News

Vous pourriez être surpris par l'émergence de Buzzfeed, mais cette société de médias connue pour ses nouvelles du divertissement a également une solide équipe de nouvelles de données. Semblable à FiveThirtyEight, BuzzFeed News aura également ouvert l'analyse, les outils et les ensembles de données utilisés derrière sa couverture approfondie sur Github, avec une variété de contenu, des recettes de bière aux taux d'intoxication aux pesticides.

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5. Data.gov

Il s'agit du portail officiel de données ouvertes du gouvernement américain. En tant que pionnier du mouvement mondial des données ouvertes, Data.gov regroupe des ensembles de données massifs de divers départements du gouvernement fédéral américain, couvrant plusieurs domaines tels que l'agriculture, la sécurité publique, le climat, l'éducation, etc., et est un trésor pour la macroéconomie, la sociologie et d'autres recherches.

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6. Socrata OpenData

Socrata est une entreprise qui fournit des services de plate-forme de données ouverts aux gouvernements et aux organisations à tous les niveaux du monde, et son portail OpenData a ainsi rassemblé un grand nombre d'ensembles de données précieux. Vous pouvez explorer ces données directement dans votre navigateur et effectuer une analyse préliminaire à l'aide de ses outils de visualisation intégrés. Mais il convient de noter que la qualité des données peut être inégale et qu'il faut un certain temps pour filtrer.

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7. Quandl

Quandl est un excellent choix pour les projets d'apprentissage automatique axés sur la finance et l'économie. Il fournit une grande quantité de données sur les séries chronologiques économiques et financières qui ont été nettoyées et triées. Cela signifie que vous pouvez consacrer plus d'énergie à la construction de modèles et aux tests d'algorithme plutôt qu'à un nettoyage fastidieux des données. Il convient de noter que certaines des données de ce site Web sont gratuites, mais de nombreux ensembles de données avancés nécessitent un achat payant.

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8. Reddit (ensembles de données)

En tant que site de renommée sociale de renommée mondiale, la sous-section de Reddit en cours est une communauté dynamique. Ici, les utilisateurs partagent, recherchent et discutent de divers ensembles de données intéressants. Les ensembles de données ici sont souvent très uniques et «humains» et bien que la qualité soit inégale, certains trésors inattendus peuvent toujours être trouvés.

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9. Référentiel d'apprentissage automatique UCI

Pour les praticiens et les chercheurs dans le domaine de l'apprentissage automatique, la bibliothèque d'apprentissage automatique UCI est une ressource au niveau du palais que tout le monde connaît. Il s'agit de l'un des référentiels les plus célèbres et les plus anciens du monde des ensembles de données d'apprentissage automatique, et contient des ensembles de données d'Iris classiques à une grande variété d'ensembles de données de recherche modernes, et est le premier choix pour l'apprentissage et le test des algorithmes.

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10. Torrents académiques

Il s'agit d'une plate-forme de partage axée sur les données de recherche universitaire. Il utilise la technologie BitTorrent, permettant aux chercheurs de partager et de télécharger facilement des ensembles de données scientifiques et des articles généralement importants. Si vous devez effectuer des recherches scientifiques de pointe, il peut y avoir des données dont vous avez besoin qui est difficile à trouver ailleurs.

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Conclusion: la pratique est le seul raccourci

Être un excellent scientifique des données n'est pas une journée de travail, elle nécessite un apprentissage et une pratique persistants. Les sites Web ci-dessus vous fournissent des "munitions" inépuisables. Maintenant, commencez par choisir un ensemble de données qui vous intéresse et commencez à pratiquer

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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