awesome-public-datasets
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资源简介:
一个包含高质量公开数据集的列表,这些数据集来自公共领域,由大家共同维护和分享。
A list of high-quality open datasets sourced from the public domain, collaboratively maintained and shared by the community.
创建时间:
2017-01-19
原始信息汇总
数据集概述
农业
- U.S. Department of Agricultures PLANTS Database
生物学
- 1000 Genomes
- American Gut (Microbiome Project)
- Broad Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE)
- Broad Bioimage Benchmark Collection (BBBC)
- Cell Image Library
- Complete Genomics Public Data
- EBI ArrayExpress
- EBI Protein Data Bank in Europe
- Electron Microscopy Pilot Image Archive (EMPIAR)
- ENCODE project
- Ensembl Genomes
- Gene Expression Omnibus (GEO)
- Gene Ontology (GO)
- Global Biotic Interactions (GloBI)
- Harvard Medical School (HMS) LINCS Project
- Human Genome Diversity Project
- Human Microbiome Project (HMP)
- ICOS PSP Benchmark
- International HapMap Project
- Journal of Cell Biology DataViewer
- MIT Cancer Genomics Data
- NCBI Proteins
- NCBI Taxonomy
- NIH Microarray data
- 链接: http://bit.do/VVW6 或 FTP (参见
RAW链接)
- 链接: http://bit.do/VVW6 或 FTP (参见
- OpenSNP genotypes data
- Pathguid - Protein-Protein Interactions Catalog
- Protein Data Bank
- Psychiatric Genomics Consortium
- PubChem Project
- PubGene (now Coremine Medical)
- Sanger Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC)
- Sanger Genomics of Drug Sensitivity in Cancer Project (GDSC)
- Sequence Read Archive(SRA)
- Stanford Microarray Data
- Stowers Institute Original Data Repository
- Systems Science of Biological Dynamics (SSBD) Database
- The Cancer Genome Atlas (TCGA), available via Broad GDAC
- The Catalogue of Life
- The Personal Genome Project
- UCSC Public Data
- Universal Protein Resource (UnitProt)
- UniGene
气候/天气
- Actuaries Climate Index
- Australian Weather
- Aviation Weather Center - Consistent, timely and accurate weather information for the world airspace system
- Brazilian Weather - Historical data (In Portuguese)
- Canadian Meteorological Centre
- Climate Data from UEA (updated monthly)
- European Climate Assessment & Dataset
- Global Climate Data Since 1929
- NASA Global Imagery Browse Services
- NOAA Bering Sea Climate
- NOAA Climate Datasets
- NOAA Realtime Weather Models
- The World Bank Open Data Resources for Climate Change
- UEA Climatic Research Unit
- WorldClim - Global Climate Data
- WU Historical Weather Worldwide
复杂网络
- AMiner Citation Network Dataset
- CrossRef DOI URLs
- DBLP Citation dataset
- NBER Patent Citations
- Network Repository with Interactive Exploratory Analysis Tools
- NIST complex networks data collection
- Protein-protein interaction network
- PyPI and Maven Dependency Network
- Scopus Citation Database
- Small Network Data
- Stanford GraphBase (Steven Skiena)
- Stanford Large Network Dataset Collection
- Stanford Longitudinal Network Data Sources
- The Koblenz Network Collection
- The Laboratory for Web Algorithmics (UNIMI)
- The Nexus Network Repository
- UCI Network Data Repository
- UFL sparse matrix collection
- WSU Graph Database
- DIMACS Road Networks Collection
计算机网络
- 3.5B Web Pages from CommonCrawl 2012
- 链接: [http://www.big
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集是通过收集和整理来自博客、回答和用户响应的公共数据源而构建的。它包含了大量的数据集,其中大部分是免费的,但也有一些是收费的。
特点
数据集的特点在于其涵盖了多个领域的公共数据集,包括农业、生物学、气候/天气、复杂网络、计算机网络、上下文数据、数据挑战、地球科学、经济学、教育、能源、金融、GIS、政府、医疗保健、图像处理、机器学习等。这些数据集来源广泛,格式多样,为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
使用方法
使用该数据集的方法主要是在GitHub页面上浏览和搜索所需的数据集,然后根据提供的信息访问和下载数据。用户可以根据数据集的描述和链接,选择适合自己研究或项目的数据集。
背景与挑战
背景概述
‘awesome-public-datasets’是一个由社区成员贡献的公共数据集列表,该数据集涵盖了多个领域,包括农业、生物学、气候/天气、复杂网络、计算机网络、上下文数据、数据挑战、地球科学、经济学、教育、能源、金融、GIS、政府、健康护理、图像处理、机器学习等。这些数据集主要来源于博客、回答和用户响应,其中大部分数据集是免费的,但也有一些不是。该数据集列表的创建旨在为研究人员提供方便,帮助他们在各自领域找到合适的数据集,从而推动相关领域的研究进展。
当前挑战
该数据集的构建过程中遇到了多种挑战,主要包括:1) 数据集的多样性和质量保证,由于数据来源于多个不同的领域和来源,确保数据的质量和一致性是一大挑战;2) 数据集的维护和更新,随着新数据的不断出现,维护一个全面和更新的数据集列表需要持续的努力;3) 数据隐私和安全,一些数据集可能包含敏感信息,确保这些数据的隐私和安全是构建过程中的重要考虑;4) 数据集的可用性和访问,部分数据集可能因为版权或其他原因无法公开访问,这限制了数据集的可用性。
常用场景
经典使用场景
该数据集广泛收集了各个领域的公共数据集,经典的使用场景包括学术研究、数据分析、机器学习模型训练等,为研究人员提供了丰富的数据资源。
实际应用
该数据集在实际应用中,可以用于数据分析和可视化,支持机器学习模型的训练,为商业智能、健康医疗、金融分析等领域提供了数据支持。
衍生相关工作
该数据集衍生了许多相关的经典工作,包括基于数据集的学术论文发表、开源项目的创建以及商业应用的开发,对学术界和工业界都产生了深远的影响。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



