A área de Análise de Dados, Aprendizado de Máquinas e Ciência de Dados está em rápido crescimento, com uma demanda cada vez maior por profissionais qualificados. Para quem está começando nesse universo fascinante, ter acesso a conjuntos de dados públicos de qualidade é essencial para desenvolver habilidades práticas e criar projetos de portfólio. Neste post, vamos explorar alguns dos melhores repositórios públicos de datasets, ideais para iniciantes.
Kaggle
O Kaggle é provavelmente o site mais famoso para cientistas de dados. Além de desafios e competições com prêmios, a plataforma oferece uma vasta coleção de datasets públicos em diversas áreas, como governo, esportes, medicina, finanças e muito mais. Com filtros avançados e documentação detalhada sobre cada conjunto de dados, o Kaggle facilita a busca e a compreensão do que cada coluna representa. (https://www.kaggle.com/datasets)
Data Catalog
O Data Catalog, hospedado pelo governo dos Estados Unidos, é um repositório abrangente de conjuntos de dados públicos de agências federais, estaduais e locais. Você encontrará informações sobre uma ampla gama de tópicos, desde saúde e educação até clima e segurança pública. Esses dados podem ser usados para projetos de análise, visualização e até mesmo machine learning. (https://catalog.data.gov/dataset)
Portal de Dados Abertos
O Portal Brasileiro de Dados Abertos, também conhecido como dados.gov.br, reúne dados de diferentes instâncias governamentais para análise. Aqui você encontrará informações sobre ministérios, estados, programas sociais e muito mais, em diversos formatos como PDF e XML. Esses dados podem ser usados para entender melhor o funcionamento do governo e suas políticas. (https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados)
Awesome Public Datasets
O repositório Awesome Public Datasets no GitHub é uma lista curada de conjuntos de dados públicos em uma ampla variedade de categorias, desde ciências naturais até esportes e entretenimento. Embora não seja um repositório em si, essa lista serve como um ótimo ponto de partida para descobrir novos datasets interessantes. (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets)
UCI ML Repository
O UCI Machine Learning Repository, mantido pela Universidade da Califórnia, Irvine, é um dos repositórios de datasets mais antigos e respeitados para machine learning. Aqui você encontrará conjuntos de dados clássicos, como o Iris Dataset e o MNIST Dataset, além de muitos outros em áreas como biologia, economia e ciências sociais. Esses datasets são amplamente utilizados em pesquisas e competições de ML. (https://archive.ics.uci.edu/datasets)
Esses repositórios públicos oferecem uma excelente oportunidade para iniciantes em Análise de Dados e Machine Learning praticarem suas habilidades e criarem projetos de portfólio. Experimente baixar alguns datasets interessantes e tentar respondê-las perguntas como:
- Quais insights interessantes posso extrair desses dados?
- Que tipo de visualizações eu posso criar para entender melhor os dados?
- Seria possível treinar um modelo de machine learning para prever algum resultado?
Mergulhe fundo nesses conjuntos de dados e deixe sua criatividade fluir! Com dedicação e prática, você estará no caminho certo para se tornar um profissional de dados de sucesso.
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