原文：
www.kdnuggets.com/2020/04/best-sites-datasets-data-science.html
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由Angelia Toh, Self Learn Data Science 的联合创始人。
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在您的数据科学学习旅程中，您不可避免地会需要寻找数据集。特别是当我们提倡在‘如何在 2020 年成为数据科学家’中进行数据科学项目时，您应该始终关注那些可以进行实验的有趣数据集。在这里，我们列出了 3 个最佳网站，供您获取数据科学项目的数据集。
1. Kaggle
您现在应该对 Kaggle 非常熟悉了。公司们一直在 Kaggle 上发布他们的数据，以利用社区的力量来解决现实生活中的问题。这使得 Kaggle 成为寻找具有实际问题陈述的数据集的理想场所。如果您想练习构建机器学习模型而不必麻烦地生成或标记数据，Kaggle 是最适合您的地方。此外，Kaggle 的笔记本部分允许用户分享他们的代码和模型，这些都可以作为极好的学习资源。我强烈推荐初学者在 Kaggle 上找到他们的第一个数据科学项目。
2020 年初刚刚推出的 Google Dataset Search 是最全面的数据集搜索引擎。它声称可以索引超过 2500 万个在线数据集，并且自 2018 年 9 月推出以来，已帮助科学家和研究人员更好地定位数据集。具备按数据类型、更新时间等条件进行筛选的功能，Google Dataset Search 已成为我们大多数人的首选。
如果数据集可以在网上找到，您一定可以通过搜索引擎找到它。
3. Data.gov
在寻找数据科学数据集时，你可能会想查看你的政府发布的公开数据。这些数据如果得到有效利用，可能会带来对整个社区有益的解决方案。Data.gov 是一个由美国政府提供的开放数据湖，政府的数据被发布以促进科学社区内的研究和发展。在 Data.gov 上，数据按健康、能源或教育等主题分类，使得导航和查找所需数据变得容易。
如果你不是美国居民呢？试着用你喜欢的搜索引擎搜索“data your country”。通常，你会找到你所在国家政府发布数据的网站。例如，这里 是印度的数据网站，而 这个 是英国的数据网站。
使用这些网站，你将能够找到任何你感兴趣的数据集。记住，实践数据科学是最好的学习方式。所以保持这些网站的访问，你肯定会需要它们。
简介：Angelia Toh，‘Impossible’ 只是提醒我‘I’m possible’。永远不要停止学习 | 自学数据科学家，自学数据科学的共同创始人。
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