😎Топ поисковиков датасетов и хранилищ данных

✅Google Dataset Search - открывает доступ к бесплатным публичным наборам данных. Вы можете выбрать данные по различным темам и в различных форматах, включая .pdf, .csv, .jpg, .txt и другие. Использовать его так же просто, как обычный поиск в Google: просто введите название или тему, которая вас интересует, в строку поиска. По мере ввода система будет предлагать наборы данных с нужными ключевыми словами — вы можете случайно наткнуться на что-то новое и интересное.

✅World Bank Open Data - открытые данные Всемирного банка считаются одними из самых обширных и разнообразных источников статистической информации и публичных наборов данных. Вы можете искать данные по различным категориям. Особенность сайта Всемирного банка — бесплатные ресурсы и инструменты для общественного пользования, например Data Bank — удобный инструмент для анализа и визуализации больших наборов данных

✅Data.world - на этой платформе можно получить доступ к бесплатным наборам данных, а также работать с ними прямо на сайте. Всё, что нужно — создать бесплатный аккаунт, после чего вам станут доступны 3 бесплатных проекта. При необходимости можно перейти на платные тарифы с большим объёмом хранилища. С помощью строки поиска вы можете находить ключевые слова, ресурсы, организации или пользователей. А для более точного поиска можно воспользоваться кнопкой «Create advanced filter» (создать расширенный фильтр), чтобы найти именно то, что нужно.

✅DataHub — это платформа для публикации данных (SaaS), разработанная компанией Datopian, где вы можете просматривать одну из самых разнообразных коллекций публичных наборов данных, организованных по темам. На платформе также есть блог с материалами на темы, связанные с Big Data Science.

✅Humanitarian Data Exchange - платформа для поиска датасетов. Здесь вы можете искать бесплатные наборы данных и фильтровать результаты по таким критериям, как местоположение, формат, организация и лицензия. Платформа также позволяет делиться данными по различным категориям.

✅UCI Machine Learning Repository - наименее обширный из всех упомянутых ресурсов, он остаётся полезным для тех, кто хочет построить модель машинного обучения. Несмотря на ограниченное количество наборов данных, здесь также можно искать данные по типу задачи, типу атрибутов, формату данных и области применения.

✅Academic Torrents - если вы занимаетесь научной работой, пишете статью или магистерскую диссертацию, то Academic Torrents станет отличным помощником. Платформа предлагает разнообразные крупные наборы данных из научных публикаций — некоторые из них достигают объёма 2 терабайта. Пользоваться Academic Torrents очень просто: вы можете искать датасеты, статьи, курсы и коллекции, а также загружать свои собственные данные, чтобы другие могли с ними работать. Наборы данных предоставляются бесплатно, но для их загрузки вам понадобится торрент-клиент, установленный на вашем устройстве.