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猫头虎分享：推荐 22 个优质数据集服务平台（数据科学、机器学习、AI必备资源）

如何快速找到优质数据集？22 个国内外权威数据集平台全攻略！
在人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析、深度学习等领域，数据集是不可或缺的基石资源。从国内顶尖中文数据平台到全球顶级开源数据集，本篇内容精选 22 个高质量数据集服务平台，涵盖 自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、知识图谱 等多领域，助你迅速找到适配项目的数据源，让你的科研与开发更高效！
在数据科学、机器学习、人工智能的世界中，数据集是推动研究与应用落地的核心资源。无论你是想优化深度学习模型，还是需要开源数据支持商业项目，本篇文章为你整理了 22 个高质量数据集服务平台，重点推荐 国内平台，帮助你快速找到优质数据源，加速科研与开发进程。

关键词： 数据集服务平台、数据科学、人工智能、机器学习数据集、国内数据集平台、高质量开源数据集

文章目录

      • 猫头虎分享：推荐 22 个优质数据集服务平台（数据科学、机器学习、AI必备资源）
  • 作者简介
    • 猫头虎是谁？
    • 作者名片 ✍️
    • 加入我们AI共创团队 🌐
    • 加入猫头虎的共创圈，一起探索编程世界的无限可能！ 🚀
  • 正文
    • **国内高质量数据集服务平台**
      • **1. 北京高质量数据集服务平台**
      • **2. 百度飞桨社区**
      • **3. 阿里天池 (Tianchi)**
      • **4. DataFountain**
      • **5. 和鲸社区**
      • **6. 超神经**
      • **7. 开放知识图谱 (OpenKG)**
      • **8. 国家统计局数据平台**
      • **9. DataCastle**
      • **10. SciDB**
    • **国际知名数据集服务平台**
      • **11. Kaggle**
      • **12. UCI Machine Learning Repository**
      • **13. Google Dataset Search**
      • **14. 微软开放数据**
      • **15. 亚马逊开放数据**
      • **16. Papers with Code**
      • **17. Open Data Portal (欧盟开放数据)**
      • **18. UNdata**
      • **19. Earthdata (NASA 数据库)**
      • **20. Harvard Dataverse**
      • **21. Awesome Public Datasets**
      • **22. DataHub**
      • **总结**
  • 粉丝福利
    • 🌐 第一板块：
    • 💳 第二板块：最稳定的AI全平台可支持平台
      • 联系我与版权声明 📩

作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、华为云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

  • 博主：猫头虎
  • 全网搜索关键词：猫头虎
  • 作者微信号：Libin9iOak
  • 作者公众号：猫头虎技术团队
  • 更新日期：2024年12月16日
  • 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！

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正文

国内高质量数据集服务平台

1. 北京高质量数据集服务平台

  • 网址: http://dataset.baiia/
  • 简介: 这是由北京市支持的权威数据集平台，提供中文场景优化的数据集，涵盖人工智能、自然语言处理等热门领域。
  • 特点:
    • 数据权威、持续更新
    • 针对中文场景优化
    • 涵盖多个研究领域

2. 百度飞桨社区

  • 网址: https://aistudio.baidu/datasetoverview/2/1
  • 简介: 百度飞桨社区提供大量与 AI 相关的数据集，包括计算机视觉、NLP 和深度学习等领域，适合中文用户。
  • 特点:
    • 数据集丰富
    • 提供实验环境
    • 适合学习与竞赛

3. 阿里天池 (Tianchi)

  • 网址: https://tianchi.aliyun/
  • 简介: 阿里巴巴旗下的数据竞赛平台，涵盖电商、物流等实际场景数据集，帮助开发者更好地理解行业应用。
  • 特点:
    • 行业数据贴近实际
    • 中文用户友好
    • 多领域数据集

4. DataFountain

  • 网址: https://www.datafountain/
  • 简介: 中国领先的数据科学竞赛平台，提供金融、交通、气象等多样化的数据集，专为中文用户设计。
  • 特点:
    • 丰富行业数据集
    • 中文用户友好
    • 提供竞赛与学习资源

5. 和鲸社区

  • 网址: https://www.heywhale/home/dataset
  • 简介: 国内领先的数据科学与 AI 学习平台，支持在线编程和数据分析。
  • 特点:
    • 提供多样化数据集
    • 活跃的社区支持
    • 适合初学者和从业者

6. 超神经

  • 网址: https://www.flyai/
  • 简介: 专注于行业 AI 数据集，提供医疗、零售、交通等领域的真实场景数据集，是开发者探索 AI 应用的优质选择。
  • 特点:
    • 医疗、交通等领域
    • 聚焦实际应用
    • 社区资源丰富

7. 开放知识图谱 (OpenKG)

  • 网址: http://openkg/
  • 简介: 国内开放的知识图谱数据集平台，支持语义网、自然语言处理等研究。
  • 特点:
    • 专注知识图谱领域
    • 数据内容丰富
    • 免费获取

8. 国家统计局数据平台

  • 网址: https://data.stats.gov/index.htm
  • 简介: 中国官方数据统计平台，涵盖经济、社会、人口、环境等多种统计数据，适合从事社会科学研究的用户。
  • 特点:
    • 官方数据权威
    • 数据全面详实
    • 支持多种下载格式

9. DataCastle

  • 网址: https://www.datacastle/dataset_list.html
  • 简介: 提供开放数据集和竞赛服务，适合中文用户特别是教育领域研究者。
  • 特点:
    • 丰富竞赛与数据集资源
    • 中文用户友好
    • 多领域覆盖

10. SciDB

  • 网址: https://www.scidb/en
  • 简介: 提供科研相关的数据集，涵盖多领域研究，特别适合科学研究人员使用。
  • 特点:
    • 科研数据专注
    • 开放获取
    • 跨领域支持

国际知名数据集服务平台

11. Kaggle

  • 网址: https://www.kaggle/datasets
  • 简介: 全球最大的数据科学竞赛与数据分享平台，适合开发者与研究者。
  • 特点:
    • 丰富主题数据
    • 社区分享代码和分析
    • 免费资源

12. UCI Machine Learning Repository

  • 网址: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
  • 简介: 提供经典机器学习数据集，适合学术研究与教学。
  • 特点:
    • 历史悠久
    • 数据集描述详尽
    • 适合入门

13. Google Dataset Search

  • 网址: https://datasetsearch.research.google/
  • 特点:
    • 强大搜索能力
    • 覆盖范围广
    • 支持多种格式

14. 微软开放数据

  • 网址: https://learn.microsoft/zh-cn/azure/open-datasets/dataset-catalog
  • 特点:
    • 数据经过优化
    • Azure 集成方便部署

15. 亚马逊开放数据

  • 网址: https://registry.opendata.aws/
  • 特点:
    • 支持大规模数据分析
    • 多领域覆盖

16. Papers with Code

  • 网址: https://paperswithcode/datasets
  • 特点:
    • 与前沿研究关联
    • 提供开源代码和数据集

17. Open Data Portal (欧盟开放数据)

  • 网址: https://data.europa.eu/en
  • 特点:
    • 提供政府公开数据
    • 聚焦欧洲经济、环保等领域

18. UNdata

  • 网址: http://data.un/
  • 特点:
    • 涵盖全球统计
    • 权威来源

19. Earthdata (NASA 数据库)

  • 网址: https://earthdata.nasa.gov/
  • 特点:
    • 地球科学数据
    • 免费开放获取

20. Harvard Dataverse

  • 网址: https://dataverse.harvard.edu/
  • 特点:
    • 支持学术研究
    • 数据共享平台

21. Awesome Public Datasets

  • 网址: https://github/awesomedata/awesome-public-datasets
  • 特点:
    • 开源社区维护
    • 主题覆盖广泛

22. DataHub

  • 网址: https://datahub.io/
  • 特点:
    • 支持 API 接口调用
    • 免费使用

总结

这些数据集平台覆盖了从基础学术研究到实际应用的广泛领域，尤其对于中文开发者，国内平台如 北京高质量数据集服务平台、百度飞桨社区 和 阿里天池 提供了更多本地化支持。选择合适的数据源将帮助你更高效地推进项目！ 😊

粉丝福利

👉 更多信息：有任何疑问或者需要进一步探讨的内容，欢迎点击文末名片获取更多信息。我是猫头虎，期待与您的交流！ 🦉💬

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  • 联系方式：
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    • 公众号: 猫头虎技术团队
  • 版权声明：
    本文为原创文章，版权归作者所有。未经许可，禁止转载。更多内容请访问猫头虎的博客首页。

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猫头虎分享：推荐 22 个优质数据集服务平台（数据科学、机器学习、AI必备资源）

如何快速找到优质数据集？22 个国内外权威数据集平台全攻略！
在人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析、深度学习等领域，数据集是不可或缺的基石资源。从国内顶尖中文数据平台到全球顶级开源数据集，本篇内容精选 22 个高质量数据集服务平台，涵盖 自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、知识图谱 等多领域，助你迅速找到适配项目的数据源，让你的科研与开发更高效！
在数据科学、机器学习、人工智能的世界中，数据集是推动研究与应用落地的核心资源。无论你是想优化深度学习模型，还是需要开源数据支持商业项目，本篇文章为你整理了 22 个高质量数据集服务平台，重点推荐 国内平台，帮助你快速找到优质数据源，加速科研与开发进程。

关键词： 数据集服务平台、数据科学、人工智能、机器学习数据集、国内数据集平台、高质量开源数据集

文章目录

      • 猫头虎分享：推荐 22 个优质数据集服务平台（数据科学、机器学习、AI必备资源）
  • 作者简介
    • 猫头虎是谁？
    • 作者名片 ✍️
    • 加入我们AI共创团队 🌐
    • 加入猫头虎的共创圈，一起探索编程世界的无限可能！ 🚀
  • 正文
    • **国内高质量数据集服务平台**
      • **1. 北京高质量数据集服务平台**
      • **2. 百度飞桨社区**
      • **3. 阿里天池 (Tianchi)**
      • **4. DataFountain**
      • **5. 和鲸社区**
      • **6. 超神经**
      • **7. 开放知识图谱 (OpenKG)**
      • **8. 国家统计局数据平台**
      • **9. DataCastle**
      • **10. SciDB**
    • **国际知名数据集服务平台**
      • **11. Kaggle**
      • **12. UCI Machine Learning Repository**
      • **13. Google Dataset Search**
      • **14. 微软开放数据**
      • **15. 亚马逊开放数据**
      • **16. Papers with Code**
      • **17. Open Data Portal (欧盟开放数据)**
      • **18. UNdata**
      • **19. Earthdata (NASA 数据库)**
      • **20. Harvard Dataverse**
      • **21. Awesome Public Datasets**
      • **22. DataHub**
      • **总结**
  • 粉丝福利
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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、华为云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

  • 博主：猫头虎
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  • 作者公众号：猫头虎技术团队
  • 更新日期：2024年12月16日
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正文

国内高质量数据集服务平台

1. 北京高质量数据集服务平台

  • 网址: http://dataset.baiia/
  • 简介: 这是由北京市支持的权威数据集平台，提供中文场景优化的数据集，涵盖人工智能、自然语言处理等热门领域。
  • 特点:
    • 数据权威、持续更新
    • 针对中文场景优化
    • 涵盖多个研究领域

2. 百度飞桨社区

  • 网址: https://aistudio.baidu/datasetoverview/2/1
  • 简介: 百度飞桨社区提供大量与 AI 相关的数据集，包括计算机视觉、NLP 和深度学习等领域，适合中文用户。
  • 特点:
    • 数据集丰富
    • 提供实验环境
    • 适合学习与竞赛

3. 阿里天池 (Tianchi)

  • 网址: https://tianchi.aliyun/
  • 简介: 阿里巴巴旗下的数据竞赛平台，涵盖电商、物流等实际场景数据集，帮助开发者更好地理解行业应用。
  • 特点:
    • 行业数据贴近实际
    • 中文用户友好
    • 多领域数据集

4. DataFountain

  • 网址: https://www.datafountain/
  • 简介: 中国领先的数据科学竞赛平台，提供金融、交通、气象等多样化的数据集，专为中文用户设计。
  • 特点:
    • 丰富行业数据集
    • 中文用户友好
    • 提供竞赛与学习资源

5. 和鲸社区

  • 网址: https://www.heywhale/home/dataset
  • 简介: 国内领先的数据科学与 AI 学习平台，支持在线编程和数据分析。
  • 特点:
    • 提供多样化数据集
    • 活跃的社区支持
    • 适合初学者和从业者

6. 超神经

  • 网址: https://www.flyai/
  • 简介: 专注于行业 AI 数据集，提供医疗、零售、交通等领域的真实场景数据集，是开发者探索 AI 应用的优质选择。
  • 特点:
    • 医疗、交通等领域
    • 聚焦实际应用
    • 社区资源丰富

7. 开放知识图谱 (OpenKG)

  • 网址: http://openkg/
  • 简介: 国内开放的知识图谱数据集平台，支持语义网、自然语言处理等研究。
  • 特点:
    • 专注知识图谱领域
    • 数据内容丰富
    • 免费获取

8. 国家统计局数据平台

  • 网址: https://data.stats.gov/index.htm
  • 简介: 中国官方数据统计平台，涵盖经济、社会、人口、环境等多种统计数据，适合从事社会科学研究的用户。
  • 特点:
    • 官方数据权威
    • 数据全面详实
    • 支持多种下载格式

9. DataCastle

  • 网址: https://www.datacastle/dataset_list.html
  • 简介: 提供开放数据集和竞赛服务，适合中文用户特别是教育领域研究者。
  • 特点:
    • 丰富竞赛与数据集资源
    • 中文用户友好
    • 多领域覆盖

10. SciDB

  • 网址: https://www.scidb/en
  • 简介: 提供科研相关的数据集，涵盖多领域研究，特别适合科学研究人员使用。
  • 特点:
    • 科研数据专注
    • 开放获取
    • 跨领域支持

国际知名数据集服务平台

11. Kaggle

  • 网址: https://www.kaggle/datasets
  • 简介: 全球最大的数据科学竞赛与数据分享平台，适合开发者与研究者。
  • 特点:
    • 丰富主题数据
    • 社区分享代码和分析
    • 免费资源

12. UCI Machine Learning Repository

  • 网址: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
  • 简介: 提供经典机器学习数据集，适合学术研究与教学。
  • 特点:
    • 历史悠久
    • 数据集描述详尽
    • 适合入门

13. Google Dataset Search

  • 网址: https://datasetsearch.research.google/
  • 特点:
    • 强大搜索能力
    • 覆盖范围广
    • 支持多种格式

14. 微软开放数据

  • 网址: https://learn.microsoft/zh-cn/azure/open-datasets/dataset-catalog
  • 特点:
    • 数据经过优化
    • Azure 集成方便部署

15. 亚马逊开放数据

  • 网址: https://registry.opendata.aws/
  • 特点:
    • 支持大规模数据分析
    • 多领域覆盖

16. Papers with Code

  • 网址: https://paperswithcode/datasets
  • 特点:
    • 与前沿研究关联
    • 提供开源代码和数据集

17. Open Data Portal (欧盟开放数据)

  • 网址: https://data.europa.eu/en
  • 特点:
    • 提供政府公开数据
    • 聚焦欧洲经济、环保等领域

18. UNdata

  • 网址: http://data.un/
  • 特点:
    • 涵盖全球统计
    • 权威来源

19. Earthdata (NASA 数据库)

  • 网址: https://earthdata.nasa.gov/
  • 特点:
    • 地球科学数据
    • 免费开放获取

20. Harvard Dataverse

  • 网址: https://dataverse.harvard.edu/
  • 特点:
    • 支持学术研究
    • 数据共享平台

21. Awesome Public Datasets

  • 网址: https://github/awesomedata/awesome-public-datasets
  • 特点:
    • 开源社区维护
    • 主题覆盖广泛

22. DataHub

  • 网址: https://datahub.io/
  • 特点:
    • 支持 API 接口调用
    • 免费使用

总结

这些数据集平台覆盖了从基础学术研究到实际应用的广泛领域，尤其对于中文开发者，国内平台如 北京高质量数据集服务平台、百度飞桨社区 和 阿里天池 提供了更多本地化支持。选择合适的数据源将帮助你更高效地推进项目！ 😊

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👉 更多信息：有任何疑问或者需要进一步探讨的内容，欢迎点击文末名片获取更多信息。我是猫头虎，期待与您的交流！ 🦉💬

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    本文为原创文章，版权归作者所有。未经许可，禁止转载。更多内容请访问猫头虎的博客首页。

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版权声明：本文标题：猫头虎分享：推荐 22 个高质量数据集服务平台（含国内外热门 AI 数据集、机器学习必备资源） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1760008204a2838071.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。