Awesome Public Datasets
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资源简介:
这是一个包含高质量公开数据集的列表,涵盖了农业、生物学等多个领域的数据集,旨在为公众提供可访问的数据资源。
This is a list of high-quality public datasets covering various fields such as agriculture and biology, aimed at providing accessible data resources for the public.
创建时间:
2017-01-27
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 (见 FTP 链接在 RAW)
- 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
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
Awesome Public Datasets是一个收集和整理自博客、回答和用户响应的公共数据集列表。该数据集的构建主要通过从互联网上搜集已有的公共数据集,并进行分类整理,形成了一个涵盖多个领域的公共数据集清单。
使用方法
用户可以通过直接访问提供的链接来获取所需的数据集。每个数据集的页面通常包含了数据集的描述、使用方法和相关的下载链接。用户应当仔细阅读每个数据集的使用条款,以确保合法合规地使用数据。
背景与挑战
背景概述
Awesome Public Datasets是一个由社区贡献的公共数据集列表,旨在为研究人员和开发者提供各类开放获取的数据资源。该数据集涵盖了农业、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、地理信息系统(GIS)、政府、健康护理、图像处理、机器学习等多个领域。它的创建时间是未知的,主要研究人员或机构是社区成员,核心研究问题是收集和整理各类公共数据集,对相关领域的影响力在于为研究者提供了便捷的数据获取途径。
当前挑战
该数据集面临的挑战主要包括:1) 数据集的质量和准确性难以保证,因为数据集由社区成员贡献,可能缺乏严格的审核和验证过程;2) 数据集的更新和维护可能不及时,导致部分数据过时或不再适用;3) 数据集的版权和许可问题可能不明确,使用时可能存在法律风险;4) 数据集的多样性和覆盖范围虽然广泛,但可能在某些领域或类型上存在缺失,难以满足所有研究需求。
常用场景
经典使用场景
Awesome Public Datasets是一个汇总了众多公开数据集的资源列表,其经典使用场景在于为研究人员、开发者以及数据科学家提供了一个便捷的平台,用以发现和访问各种领域的高质量数据集,以支持他们的研究和项目开发。
解决学术问题
该数据集解决了学术研究中数据获取的难题,特别是在数据集难以寻找或者获取成本高昂的情况下,它通过集合众多公开可用的数据资源,降低了研究门槛,加速了学术研究的进展。
实际应用
在实际应用中,该数据集被广泛用于机器学习、数据挖掘、自然语言处理等多个领域,为各种实用工具和服务的开发提供了数据基础,例如疾病预测模型、推荐系统、图像识别工具等。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集的最新研究方向主要集中在公共数据集的整理、分类和共享,涉及多个领域,如生物信息学、气候/weather、复杂网络、计算机网络、上下文数据、数据挑战、地球科学、经济、教育、能源、金融、GIS、政府、健康护理、图像处理、机器学习等。这些数据集为相关领域的研究提供了丰富的资源和基准数据,推进了数据驱动的研究进展。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



