5 бесплатных источников с датасетами для формирования портфолио в резюме
Pet-проект – проект, выполненный в рамках личного интереса. Помимо развития навыком, их также можно включать в резюме. Хотите пополнить своё портфолио новыми проектами, но не знаете, где взять данные для них? Вот 5 источников, на которые стоит обратить внимание:
🔹 OpenML
OpenML - это коллаборативная платформа для обмена данными и их анализа. Здесь вы найдете широкий выбор датасетов на любой вкус и цвет. OpenML предоставляет удобный доступ к датасетам и инструментам для работы с ними.
🔹 UCI Machine Learning Repository
UCI Machine Learning Repository - это онлайн-архив, содержащий разнообразные датасеты, предназначенные для обучения и тестирования алгоритмов машинного обучения. Здесь вы найдете датасеты, связанные с медициной, финансами, энергетикой, социальными науками и другими областями.
🔹 Data.gov
Предоставляет огромный набор открытых данных, созданных правительственными организациями. Например, в разделе «животные» есть различные датасеты, связанные со статистикой по питомникам, вакцинации и другие.
🔹 Google Public Datasets
Хранилище общедоступных датасетов, предоставляемых Google Cloud. Включает широкий спектр погодных, географических, финансовых и многих других данных. Вы можете использовать Google BigQuery для выполнения сложных запросов и анализа данных из датасетов.
🔹 Kaggle
Популярная платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению. Вы найдете данные по различным темам, таким как экономика, здравоохранение, транспорт, социальные науки и спорт. Кроме того, Kaggle предоставляет инструменты для обмена исследованиями и кодом, а также их обсуждения с другими аналитиками.
---
На этих сайтах вы можете найти данные, наиболее соответствующие вашим интересам и потребностям. Используйте их для создания pet-проектов на основе данных и формирования портфолио в резюме. Удачи!
Pet-проект – проект, выполненный в рамках личного интереса. Помимо развития навыком, их также можно включать в резюме. Хотите пополнить своё портфолио новыми проектами, но не знаете, где взять данные для них? Вот 5 источников, на которые стоит обратить внимание:
🔹 OpenML
OpenML - это коллаборативная платформа для обмена данными и их анализа. Здесь вы найдете широкий выбор датасетов на любой вкус и цвет. OpenML предоставляет удобный доступ к датасетам и инструментам для работы с ними.
🔹 UCI Machine Learning Repository
UCI Machine Learning Repository - это онлайн-архив, содержащий разнообразные датасеты, предназначенные для обучения и тестирования алгоритмов машинного обучения. Здесь вы найдете датасеты, связанные с медициной, финансами, энергетикой, социальными науками и другими областями.
🔹 Data.gov
Предоставляет огромный набор открытых данных, созданных правительственными организациями. Например, в разделе «животные» есть различные датасеты, связанные со статистикой по питомникам, вакцинации и другие.
🔹 Google Public Datasets
Хранилище общедоступных датасетов, предоставляемых Google Cloud. Включает широкий спектр погодных, географических, финансовых и многих других данных. Вы можете использовать Google BigQuery для выполнения сложных запросов и анализа данных из датасетов.
🔹 Kaggle
Популярная платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению. Вы найдете данные по различным темам, таким как экономика, здравоохранение, транспорт, социальные науки и спорт. Кроме того, Kaggle предоставляет инструменты для обмена исследованиями и кодом, а также их обсуждения с другими аналитиками.
---
На этих сайтах вы можете найти данные, наиболее соответствующие вашим интересам и потребностям. Используйте их для создания pet-проектов на основе данных и формирования портфолио в резюме. Удачи!