¿Dónde obtener datos para hacer ejercicios de Marchine Learning?
Para cualquier proyecto de Machine Learning o Data Science, encontrar buenos datos es esencial. Afortunadamente, hay una gran variedad de fuentes en internet donde puedes encontrar datos para entrenar modelos, realizar experimentos o practicar con ejercicios de análisis de datos. A continuación, te comparto las mejores opciones para encontrar datasets de calidad, clasificados según sus características, tipos de datos y áreas temáticas. ¡Veamos! 🚀
Fuentes Generales para Datasets de Machine Learning
1. Kaggle
Kaggle es una de las plataformas más populares para proyectos de Machine Learning. Ofrece una gran variedad de datasets gratuitos y cuenta con una comunidad activa que comparte soluciones y notebooks, lo cual facilita la práctica y el aprendizaje. Puedes encontrar datasets para clasificación, regresión, procesamiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y mucho más. Además, la plataforma organiza competiciones, lo cual es una excelente forma de aprender de la experiencia de otros.
💡 Pro Tip: Algunos datasets en Kaggle vienen con tutoriales o ejemplos de modelos que puedes usar como referencia. 😊
El Repositorio de Machine Learning de la Universidad de California en Irvine (UCI) es un clásico en el mundo de Machine Learning. Cuenta con más de 500 datasets para proyectos académicos, muchos de los cuales son usados frecuentemente en estudios y publicaciones científicas. Aquí puedes encontrar datasets de múltiples áreas como la medicina, biología, economía y muchas otras.
🚀 Nota: Algunos datasets en UCI son pequeños y pueden ser ideales para quienes están empezando en el mundo de Machine Learning.
Google Dataset Search es como un "Google" para datasets. Funciona como un motor de búsqueda que permite encontrar conjuntos de datos alojados en diferentes plataformas. Es una herramienta muy útil si estás buscando datos específicos para un proyecto y no sabes en qué sitio buscar. La herramienta indexa datasets de múltiples sitios y repositorios en línea, lo cual permite acceder a una gran variedad de temas.
💡 Tip Extra: Puedes filtrar los resultados para encontrar datasets gratuitos y de libre acceso.
4. Data.gov
Data.gov es una plataforma del gobierno de los Estados Unidos que ofrece acceso a datasets de agencias públicas. Encontrarás datos de múltiples categorías como agricultura, clima, educación, energía, salud, ciencia y transporte. La mayoría de estos datos son de alta calidad y se actualizan frecuentemente, lo cual los hace ideales para proyectos de análisis predictivo y otros experimentos en el ámbito público.
🧩 Dato curioso: Muchos países tienen plataformas similares como datos.gob.mx para México o data.europa.eu para la Unión Europea, por si buscas datos específicos de otra región.
Amazon Web Services (AWS) ofrece una colección de datasets abiertos, muchos de los cuales son grandes y específicos para proyectos de ciencia de datos. La ventaja es que los datos están almacenados en Amazon S3, lo que facilita su acceso y procesamiento si estás usando los servicios en la nube de AWS. Encontrarás datos sobre temas como clima, geología, genómica y muchas otras áreas científicas.
💡 Tip: AWS ofrece créditos gratuitos para que experimentes con su plataforma, así que puedes utilizar estos datos junto con sus herramientas de Machine Learning y análisis en la nube.
Datasets para Áreas de Machine Learning Específicas
1. Procesamiento de Imágenes y Visión por Computadora
- ImageNet: Un dataset muy completo que contiene millones de imágenes categorizadas en miles de clases. Es ampliamente usado en modelos de clasificación y otros proyectos de visión por computadora.
- COCO Dataset: Dataset de imágenes con anotaciones detalladas, ideal para tareas como detección de objetos, segmentación y descripción de imágenes.
- Open Images Dataset: Dataset de Google con millones de imágenes etiquetadas y anotadas, útil para múltiples tareas de visión por computadora.
2. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Wikipedia Dumps: Textos completos de Wikipedia en varios idiomas. Ideal para proyectos de NLP como modelos de clasificación, generación de texto y aprendizaje semántico.
- Google Books Ngrams: Frecuencias de palabras y frases en libros digitalizados, útil para análisis de patrones de lenguaje y construcción de modelos de lenguaje.
- Stanford Question Answering Dataset (SQuAD): Un dataset diseñado para modelos de comprensión lectora y preguntas-respuestas. Es ideal para entrenar y probar algoritmos de NLP en comprensión de texto.
3. Series Temporales y Finanzas
- Yahoo Finance: Ofrece datos históricos de acciones, divisas y otros instrumentos financieros. Puedes extraer datos mediante la API de Yahoo Finance para análisis de series temporales y predicciones financieras.
- Quandl: Plataforma que ofrece datos financieros, económicos y alternativos. Tiene tanto datos gratuitos como de pago, y es ideal para análisis financieros avanzados.
- FRED - Federal Reserve Economic Data: Base de datos de la Reserva Federal de EE. UU., con datos económicos y financieros, ideal para estudiar el comportamiento de variables económicas en el tiempo.
Datasets para Ejercicios de Ciencia de Datos
1. Análisis y Visualización de Datos
- Gapminder: Ofrece datos sobre desarrollo humano, salud, economía, y demografía de diferentes países. Ideal para ejercicios de análisis de datos y visualización.
- Our World in Data: Un sitio dedicado a ofrecer datos y gráficos sobre problemas globales como pobreza, salud, crecimiento demográfico, etc. Es útil para ejercicios de visualización y análisis exploratorio de datos.
2. Datos Geoespaciales
- OpenStreetMap (OSM): Una base de datos de mapas y datos geoespaciales del mundo. Puedes descargar datos para proyectos de cartografía y análisis espacial.
- USGS Earth Explorer: Datos satelitales y de teledetección proporcionados por el Servicio Geológico de Estados Unidos, útil para análisis geoespaciales y proyectos de visión por computadora aplicada a imágenes satelitales.
Datasets para Proyectos de Ciencia Social
- Pew Research Center: Datos de encuestas y estudios sociales de Estados Unidos. Son ideales para ejercicios de análisis social y modelos predictivos sobre comportamiento humano.
- World Bank Open Data: Datos globales sobre economía, desarrollo y variables sociales de múltiples países. Es útil para proyectos de ciencia social y economía.
¿Cómo Escoger el Mejor Dataset para tu Proyecto?
Cuando busques un dataset, toma en cuenta estos factores:
1. Relevancia: Asegúrate de que el dataset esté alineado con el objetivo de tu proyecto.
2. Tamaño y Complejidad: Si estás empezando, busca datasets pequeños y simples antes de pasar a otros más grandes y complejos.
3. Calidad de los Datos: Revisa que el dataset tenga pocas anomalías o valores faltantes, ya que la calidad de los datos afecta directamente los resultados de tus modelos.
Tips Adicionales para Trabajar con Datasets
- Limpieza de Datos: La limpieza de datos es esencial para evitar que los modelos tengan sesgos o errores.
- Análisis Exploratorio: Realizar un análisis previo de las variables te ayudará a entender mejor el dataset y preparar un enfoque adecuado.
- Feature Engineering: Aprovecha para extraer características o crear nuevas variables que puedan mejorar el desempeño de tu modelo.
Explorar datasets es fundamental para adquirir experiencia en Machine Learning, ya que cada dataset tiene desafíos únicos que ayudan a mejorar las habilidades analíticas y técnicas. Con las fuentes recomendadas en este artículo, tendrás una gran variedad de datos a tu disposición para practicar y desarrollar proyectos reales. ¡Buena suerte y feliz aprendizaje! 📈😊
Jorge García
Fullstack developer