In der heutigen Ära der Datenrevolution gewinnt der Zugang zu qualitativ hochwertigen und frei zugänglichen Datensätzen zunehmend an Bedeutung. Die Verfügbarkeit von „Free Open Datasets“ ermöglicht es Forschern, Entwicklern, Unternehmen und der Gesellschaft insgesamt, von einem reichen Pool an Informationen zu profitieren, ohne dabei auf kostenpflichtige oder eingeschränkte Ressourcen angewiesen zu sein. Diese offenen Datensätze, die frei verfügbar und oft unter offenen Lizenzen veröffentlicht werden, dienen als Treibstoff für innovative Entwicklungen in verschiedenen Bereichen wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Wissenschaft, Gesundheitswesen und vielen mehr. In dieser Einführung werden wir einen genaueren Blick darauf werfen, was Free Open Datasets sind, warum sie so wichtig sind und wie sie das Potenzial haben, positive Veränderungen in der Art und Weise zu bewirken, wie wir Wissen generieren, teilen und anwenden.
- Nasdaq Data Link
- NASA’s collection of earth science data
- Cern – Open data from particle physics
- Data.Gov – Published by agencies across the federal government
- ABC News – Share data and code of ABC News
- hystree.com – Passantenfrequenz innerstädtischer Einzelhandelslagen
Tipps für die Nutzung öffentliche Daten um Data Science zu lernen.
- Wählen Sie Datensätze, die mit Ihren Interessen und Zielen übereinstimmen.
- Beginnen Sie mit einfachen Datensätzen, um die Grundlagen der Datenvorverarbeitung, des Feature Engineering und der Modellerstellung zu erlernen.
- Sobald Sie ein solides Verständnis der Grundlagen haben und bereit sind, die Komplexität zu erhöhen, erforschen Sie eine Vielzahl von Datensätzen, um verschiedene Techniken zu erlernen.
- Zögern Sie nicht, Hilfe zu suchen und sich in der Community zu engagieren, z. B. bei Kaggle, Stack Overflow, Meetup. Sie alle haben großartige Communities und können kostenlos beitreten.
- Bereiten Sie Ihre Erkennisse gut auf, denn es handelt sich um echte Projekte, die Sie den Kunden bzw. Managern präsentieren müssen.