02839574217

atd@ueh.edu.vn

TRUNG TÂM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ THIẾT KẾ

0

ATD - Tự tin chinh phục đỉnh cao nghề nghiệp

4 nguồn Dataset miễn phí mà bạn có thể sử dụng

Category: Kiến thức

Mục lục bài viết

Tại sao cần Dataset thực hành?
Top 4 nguồn Dataset miễn phí không thể bỏ qua
Lưu ý khi sử dụng Dataset miễn phí

Trong kỷ nguyên dữ liệu, kỹ năng phân tích và trực quan hóa thông tin là vô cùng giá trị. Người ta thường nói "Data is the new oil" (Dữ liệu là dầu mỏ mới), nhưng để có thể "khai thác" và "tinh chế" thứ tài nguyên quý giá này, bạn cần phải thực hành thật nhiều. Việc học lý thuyết về SQL, Python, Power BI hay các thuật toán Machine Learning là cần thiết, nhưng chỉ thực sự thành thạo khi bạn bắt tay vào làm việc với dữ liệu thực tế.

Tuy nhiên, một trong những rào cản lớn nhất đối với người mới học hoặc những người muốn thực hiện dự án cá nhân chính là: Tìm đâu ra nguồn dataset phù hợp, chất lượng và quan trọng là... miễn phí? Việc tìm kiếm có thể tốn nhiều thời gian và không phải lúc nào cũng dễ dàng tìm được bộ dữ liệu đúng ý.

Hiểu được khó khăn đó, ATD đã tổng hợp Top 4 nguồn cung cấp dataset miễn phí, uy tín và đa dạng mà bạn không thể bỏ qua trên hành trình chinh phục thế giới dữ liệu của mình.

Xem thêm:

Tại sao cần Dataset thực hành?

Lý thuyết suông sẽ không bao giờ đủ trong ngành phân tích dữ liệu. Việc thực hành với các bộ dữ liệu thực tế (hoặc gần giống thực tế) mang lại vô vàn lợi ích:

Phát triển kỹ năng thực chiến: Bạn sẽ đối mặt với dữ liệu "bẩn", thiếu sót, không nhất quán – những vấn đề thường gặp trong thực tế – và học cách xử lý chúng (data cleaning, preprocessing).
Xây dựng Portfolio ấn tượng: Hoàn thành các dự án phân tích trên những dataset thú vị là cách tốt nhất để thể hiện năng lực với nhà tuyển dụng.
Hiểu sâu hơn về thách thức dữ liệu: Mỗi bộ dữ liệu có những đặc thù riêng, giúp bạn hiểu rõ hơn về các vấn đề tiềm ẩn và cách lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp.
Kiểm thử ý tưởng và thuật toán: Thử nghiệm các giả thuyết, áp dụng các thuật toán mới học trên dữ liệu cụ thể.
Học hỏi và khám phá: Khám phá các lĩnh vực mới thông qua dữ liệu liên quan.

Top 4 nguồn Dataset miễn phí không thể bỏ qua

Dưới đây là 4 "mỏ vàng" dataset miễn phí mà cộng đồng Data Analyst và Data Scientist trên toàn thế giới thường xuyên lui tới:

1. Kaggle Datasets:

Link: https://www.kaggle.com/datasets

Kaggle nổi tiếng là nền tảng hàng đầu cho các cuộc thi Khoa học Dữ liệu và Machine Learning. Bên cạnh đó, Kaggle còn sở hữu một kho dataset công cộng cực kỳ đồ sộ, được đóng góp bởi cộng đồng người dùng, các tổ chức và doanh nghiệp trên toàn thế giới.

Điểm mạnh:

Siêu đa dạng: Bạn có thể tìm thấy dataset về gần như mọi chủ đề có thể tưởng tượng: kinh doanh, tài chính, y tế, thể thao, mạng xã hội, hình ảnh, âm thanh, văn bản…
Liên kết với Notebooks (Kernels): Nhiều dataset đi kèm với các "kernels" – là các đoạn code (thường bằng Python hoặc R) do cộng đồng chia sẻ, phân tích chính bộ dữ liệu đó. Đây là nguồn học hỏi tuyệt vời.
Cộng đồng tích cực: Có diễn đàn thảo luận cho từng dataset, giúp bạn đặt câu hỏi hoặc xem người khác đã phân tích dữ liệu đó như thế nào.
Đánh giá & Phổ biến: Số lượt xem, lượt tải và "upvote" giúp bạn đánh giá mức độ phổ biến và hữu ích của dataset.

Sử dụng thanh tìm kiếm với từ khóa liên quan, lọc theo loại file (CSV, JSON, SQLite...), kích thước, giấy phép sử dụng (license), hoặc duyệt qua các danh mục.

Kaggle phù hợp tìm kiếm dataset cho các dự án Machine Learning, xây dựng portfolio, học hỏi cách phân tích từ cộng đồng, khám phá các chủ đề đa dạng.

Khám phá kho dataset khổng lồ và đa dạng trên Kaggle (Nguồn: Internet)

2. Google Dataset Search:

Link: https://datasetsearch.research.google.com/

Đây không phải là nơi lưu trữ dataset trực tiếp, mà là một công cụ tìm kiếm chuyên biệt do Google phát triển, giúp bạn tìm kiếm các bộ dữ liệu được lưu trữ trên hàng ngàn kho lưu trữ khác nhau trên web (bao gồm các trang web của chính phủ, tổ chức học thuật, trang cá nhân...).

Điểm mạnh:

Phạm vi tìm kiếm rộng lớn: Index hàng triệu dataset từ nhiều nguồn khác nhau.
Sức mạnh tìm kiếm của Google: Sử dụng thuật toán tìm kiếm mạnh mẽ để trả về kết quả liên quan.
Bộ lọc hữu ích: Cho phép lọc kết quả theo giấy phép sử dụng, thời gian cập nhật, định dạng dữ liệu (CSV, JSON, image...).
Tìm kiếm dữ liệu chính thống: Rất hiệu quả khi cần tìm dữ liệu từ các nguồn chính phủ, nghiên cứu khoa học.

Cách sử dụng: Nhập từ khóa mô tả loại dữ liệu bạn cần tìm (ví dụ: "dân số Việt Nam theo tỉnh", "giá nhà đất TP.HCM", "bộ dữ liệu ảnh mèo"). Kết quả sẽ dẫn bạn đến trang web gốc chứa bộ dữ liệu đó để tải về hoặc xem chi tiết.

Google Dataset Search là điểm xuất phát tuyệt vời khi bạn có một chủ đề cụ thể trong đầu và muốn tìm các nguồn dữ liệu đáng tin cậy, đặc biệt là dữ liệu công khai hoặc học thuật.

Google Dataset Search - Công cụ tìm kiếm dataset mạnh mẽ (Nguồn: Internet)

3. UCI Machine Learning Repository:

Link: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

Đây là một trong những kho lưu trữ dataset lâu đời và uy tín nhất, đặc biệt tập trung vào các bộ dữ liệu thường được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và giảng dạy Machine Learning. Kho lưu trữ này được duy trì bởi Đại học California, Irvine.

Điểm mạnh:

Dataset kinh điển: Chứa nhiều bộ dữ liệu "huyền thoại" đã được sử dụng trong vô số bài báo khoa học và hướng dẫn (ví dụ: Iris dataset, Wine dataset, Titanic dataset, Adult dataset...).
Tương đối "sạch": Các bộ dữ liệu ở đây thường đã được tiền xử lý ở mức độ nhất định, phù hợp cho việc thực hành các thuật toán cụ thể.
Tài liệu đi kèm tốt: Mỗi dataset thường có mô tả rõ ràng về các thuộc tính, nguồn gốc, các nghiên cứu liên quan đã sử dụng nó.
Dễ tải về: Thường có sẵn dưới dạng file text hoặc CSV đơn giản.

Cách sử dụng: Duyệt dataset theo lĩnh vực, loại tác vụ ML (phân loại, hồi quy...), loại thuộc tính, hoặc tìm kiếm theo tên.

UCI Machine Learning Repository phù hợp để Thực hành các thuật toán Machine Learning cơ bản và nâng cao, học về tiền xử lý dữ liệu, tái tạo các kết quả nghiên cứu.

UCI ML Repository - Nguồn dataset kinh điển cho thực hành Machine Learning (Nguồn: Internet)

4. Cổng Dữ liệu Mở Chính phủ (Ví dụ: Data.gov):

Link (Ví dụ của Hoa Kỳ): https://www.data.gov/

Nhiều quốc gia và thành phố trên thế giới đang thúc đẩy chính sách "Dữ liệu Mở" (Open Data), công bố miễn phí các bộ dữ liệu do cơ quan nhà nước thu thập và quản lý. Data.gov của Mỹ là một ví dụ điển hình. Việt Nam cũng có Cổng Dữ liệu Quốc gia (https://data.gov.vn/) và các cổng dữ liệu của một số tỉnh thành đang trong quá trình xây dựng và bổ sung dữ liệu.

Điểm mạnh:

Nguồn dữ liệu chính thống: Cung cấp số liệu, thống kê đáng tin cậy về nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội (dân số, việc làm, y tế, giáo dục, giao thông, môi trường...).
Phạm vi rộng: Bao phủ nhiều khía cạnh của đời sống xã hội và hoạt động của nhà nước.
Minh bạch: Thúc đẩy sự minh bạch và cho phép công dân, nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu công.
Đa dạng định dạng: Dữ liệu thường có sẵn dưới nhiều định dạng (CSV, Excel, JSON, đôi khi có cả API).

Cách sử dụng: Tìm kiếm theo chủ đề, cơ quan ban hành, từ khóa. Khám phá các danh mục dữ liệu có sẵn.

Nguồn này phù hợp cho các dự án phân tích liên quan đến chính sách công, kinh tế vĩ mô, xã hội học, y tế cộng đồng, môi trường... sử dụng nguồn dữ liệu chính thức.

Khai thác dữ liệu công khai từ các cổng dữ liệu mở của chính phủ (Nguồn: Internet)

Xem thêm:

Lưu ý khi sử dụng Dataset miễn phí

Để sử dụng hiệu quả các nguồn dataset miễn phí, bạn cần lưu ý:

Kiểm tra Giấy phép (License): Đọc kỹ điều khoản sử dụng. Một số dataset chỉ cho phép sử dụng cho mục đích học tập, nghiên cứu, không được dùng thương mại. Một số yêu cầu ghi rõ nguồn (attribution).
Đánh giá Chất lượng Dữ liệu: Đừng mặc định dataset nào cũng hoàn hảo. Hãy kiểm tra tính đầy đủ, độ chính xác, tính nhất quán của dữ liệu. Luôn chuẩn bị tinh thần dành thời gian cho việc làm sạch dữ liệu.
Hiểu Rõ Ngữ cảnh: Tìm hiểu xem dữ liệu được thu thập như thế nào, vào thời điểm nào, có những giới hạn hay thiên vị (bias) nào tiềm ẩn không.
Trích Dẫn Nguồn: Khi sử dụng dataset trong dự án, báo cáo hay bài viết của bạn, hãy luôn ghi rõ nguồn gốc của dữ liệu để thể hiện sự tôn trọng và minh bạch.

Kết luận

Thế giới dữ liệu mở ra vô vàn cơ hội học hỏi và thực hành. Với các nguồn dataset miễn phí và uy tín như Kaggle, Google Dataset Search, UCI Machine Learning Repository và các cổng dữ liệu mở của chính phủ, bạn hoàn toàn có thể tìm thấy nguồn tài nguyên quý giá để rèn luyện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình. Hãy bắt đầu khám phá, tải về và thực hành ngay hôm nay!