上世纪60年代，《信息自由法案》（FOIA）为现代美国政府的公开与透明制定了行为准则。该法案允许任何人向政府要求特定信息的开放，而政府部门则必须进行回应并在信息非涉密的情况下进行公布。然而FOIA仍无法保证政府将自有信息与民众实现完全、高效的共享，这里面有两个原因：其一，政府对数据开放要求被动回应的效率十分低下；其二，很多情况下民众并不了解政府拥有哪些信息，因此无法作出要求。 针对这一现状，奥巴马政府自2009年以来开始大力推进政府的公开化与透明化建设，特点是，在细节上密切结合这一轮信息革命的特点。奥巴马
Julie Joyce发文列出了 20 种被广泛认可的免费数据源，其中信息涵盖天文地理、政法医经等，比较全面。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息，也有少部分是关于其他国家或全球的，你尽可从中筛选自己需要的数据集。
我们都喜欢免费的东西，对吧？实际上，虽然网络上充斥着各种免费信息，但这些信息有时是错误或具有误导性的。但以下这 20 个是被广泛认为相当可信的免费数据源。
本文作者列出了 20 种被广泛认可的免费数据源，其中信息涵盖天文地理、政法医经等，可以说是很全面了。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息，也有少部分是关于其他国家或全球的，大家尽可从中筛选自己需要的数据集。
大数据与开放政府数据对电子公共服务、开放和透明政府以及政府公众与企业间的互动，都蕴藏着巨大的变革潜力。大数据与开放政府数据可推动多方协作，为农业、健康和交通运输等各个领域面临的挑战提出实时解决方案，推动更大程度的开放，并引领政策制定走向新时代。 本文以美国为背景，对有关开放政府数据与大数据的关键政策问题进行评论，然后为大数据和开放政府数据的实践提供建议，以推进数据驱动的创新。 大数据应用 2012年3月奥巴马政府发布了“大数据研究和发展计划”.作为回应，美国国家科学基金会、美国国家卫生研究院、国防部、
作者：Angelia Toh，Self Learn Data Science联合创始人
作者：John Carlo Bertot 马里兰大学信息科学学院信息政策与获取中心 美国马里兰 译者：郑磊 徐慧娜 包琳达 复旦大学国际关系与公共事务学院数字与移动治理实验室 摘 要：大数据与开放数据对电子公共服务、开放和透明政府以及政府公众与企业间的互动，都蕴藏着巨大的变革潜力。从“智慧”政府到变革政府，开放数据与大数据可推动协作，为农业、健康和交通运输等领域面临的挑战提出实时解决方案，推动更大程度的开放，并引领政策制定走向新时代。然而，开放数据与大数据也面临着一系列的政策挑战，如数据获取和发布、数字资
OpenML是一个开放的机器学习平台，允许研究人员和开发者共享、搜索和比较机器学习实验。它提供了一个统一的界面来访问各种机器学习数据集、算法和评估指标。本文将介绍如何在Python中使用OpenML进行机器学习实验。
2019年6月4日，美国行政和预算管理局(OMB)发布了联邦数据战略行动计划(Federal Data Strategy Action Plan）第一阶段的内容，以下简称(FDS-AP)。
相信很多小伙伴在做数据分析或者可视化的时候，经常会遇到——方法工具都有了，但是数据，数据，数据没有啊！
对于统计专业的学生/学者，除了对统计理论/方法的学习之外，我们也应该有产生和获取数据的能力。而不能闭门造车，仅仅做一些理论的内容。小编认为更应该从实际出发（数据出发），观察数据中存在的问题，进而使用一些统计理论解决问题。
原创2015-03-09罗超 《穹顶之下》令人印象深刻的一点，是keynote（幻灯片）。通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。Keynote在观众中的接受程度带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。 《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 这个项目的目标是将现成模型应用到不同的数据集。首先，你会根据直觉为问题找到对应的模型，实践检验该模型是否对数据丢失具有鲁棒性、是否适合处理哪种类别特征；其次，本项目将教会你快速设计初始模型的技能，在实
【新智元导读】有了好的数据，机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说，这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目，并在上面投入时间和精力，将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库：从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库，你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样，稍微改变后缀，就能查看不同地区国家
导读：全球编辑网数据新闻奖理事、通讯部主任Marianne Bouchart为我们分享了她挖掘数据的工具与技巧，特别是这份线上数据资源清单，让我们一睹为快！ 以下就是她推荐的数据资源列表： 1 Dat
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量 根据麦肯锡大数据研究报告指出，各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。 另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋： 1、政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后
腾讯研究院研究员 卢依 传统意义上，人们对公共信息公开的理解主要是提高政府透明度，但实际上开放公共数据的意义远大于此。政府所掌握数据具有规模大，持续性强，可靠程度高的特点，这些数据的流通与再利用能够给社会带来意想不到的经济和科研价值，同时对于教育，医疗等社会治理和公共服务领域也有巨大的促进作用。纵观全球范围内的数据开放政策，虽然历史不长，但发展十分迅猛。美国作为最早实施数据开放政策，并逐渐将其发展为治国战略的国家，许多经验都具有参考意义。 （一）政策完善，助力经济发展 美国是第一个推广数据开放
将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
原文作者 | 西蒙·罗杰斯（Simon Rogers） 来自《卫报》 Lineker译 《卫报》数据博客编辑西蒙·罗杰斯（Simon Rogers）精选了十个可以在线欣赏“迷人”数据的网站。 Information is Beautiful Data journalist and design whiz David McCandless’ Information is Beautiful blog is a treasure-trove of cool visualisations and mash-ups
日前，KDnuggets 上的一篇文章总结了七十多个免费的数据集，内容涉及到政府、金融、卫生、新闻传媒等各个方面，除了这些数据，文中还提供数据提取地址。 AI 研习社将文章编译整理如下。原文链接：http://t.cn/RQJhwSi。 进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情，事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集，我们可以利用这些数据进行分析和可视化。 下面是 70 多个免费的数据集，涉及到政府、犯罪、卫生、金融和经济数据、市场和社交媒体、新闻
大数据正在成为国家竞争的前沿，以及产业竞争力和商业模式创新的源泉。联合国“数据脉动”计划、美国“大数据”战略、英国“数据权”运动、日本“面向2020年的ICT综合战略”、韩国大数据中心战略等先后开启了大数据战略的大幕，有力推动了大数据产业化、市场化进程。大数据战略不仅可以提升社会生产力、创造新的社会价值，而且可以提高政府管理效率、提高服务水平、加快创新能力建设。 发达国家推行大数据战略的原因 (一)大数据已成重要的战略资源 大数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源。美国提出，大数据的战略
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站，他们通常会提供清理过的数据，并且已经有了可以复制或改进的图表，我们既可以从这些图表中找寻灵感，也可以对这些图表直接进行二次改进
在我国，政府部门掌握着全社会量最大、最核心的数据。以往地方政府提振经济一般是招房地产、工厂等，随着土地及人口红利殆尽，大数据成为与水电煤等一样重要的生产资料，成为继土地之后政府最重要的资产。了解政府大
如果您对数据科学感兴趣，但不知道从何处开始，这边文章适合您。 📷 本文对数据科学众多方向进行简要描述，您不需要全部学习，只需要选择一个，从第一步开始执行，您将会学到更多东西。您不要犹豫应该选择那一个，这里没有错误的答案。您只需要挑选一个，开始投入建设即可。 1 数据可视化 数据可视化是用数据来讲故事。 您对颜色和设计有敏锐的眼光吗？ 您能用几个简单的图表来总结复杂的数据吗？ 如果您对这些问题回答是“Yes”，那么您很可能适合数据可视化。 第一步：前往Data.gov并设计和制作信息图。 2 数据科学老师 您
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来源：机械鸡（ID:jixieji2017） 本文长度为3216字，建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目，每个项目都能在一个周末完成，如果你喜欢的话，可以对其进行相关的扩展。
政府拥有或控制，能够给政府组织带来社会或经济利益的数据资源，就是政府数据资产。这主要包括两个方面：
原作者 Kunal Jain 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质，那就是： 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是初学者，那么每完成一个项目你的能力就会大大提高。如果你是有经验的数据科学从业者，那么你应该懂这个道理。 但是，当我向人们给出这个建议时，他们通常会问：我可以在哪里获得练习的数据集呢？ 他们没有意识到存在大量开放的数据集可使用。他们没有意识到通过这些项目，能够不断学习，从而促进自己的职业发展。 如果你认为这符合你
Kaggle：一个数据科学竞赛网站，其中包含大量外部贡献的有趣数据集。你可以在它长长的列表中（https://www.kaggle.com/datasets）找到各种小众数据集，从拉面的评分、篮球数据，到西雅图的宠物牌照。
外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~
正文之前 Big Data！ A Revolution That Will Transform How We Live, Work, And Think! 大数据时代，生活，工作与思维的大变革！ 正文
来源：机器学习算法那些事本文约3000字，建议阅读6分钟本文整理一张50个醉驾机器学习公共数据集的榜单。 外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~ 提前说下须知： 一、寻找数据集的意义 根据CMU的说法，寻找一个好用的数据集需要注意一下几点： 数据集不混乱，否则要花费大量时间来清理数据。 数据集不应包含太多行或列，否则会难以使用。 数据越干净越好，清理大型数据集可能非常耗时。 应该预设一个有趣的问题，而这个问题又
2020年9月9日，英国数字、文化、媒体和体育部（DCMS）发布《国家数据战略》（下文简称《战略》），支持英国对数据的使用，帮助该国经济从疫情中复苏，并将在2020年12月之前面向社会进行公开咨询。
你是否需要大量的数据来检验你的APP性能？最简单的方法是从网上免费数据存储库下载数据样本。但这种方法最大的缺点是数据很少有独特的内容并且不一定能达到预期的结果。以下是70多家可以获得免费大数据存储库的网站。 Wikipedia:Database ：向感兴趣的用户提供所有可用的内容的免费副本。可以得到多种语言的数据。内容连同图片可以下载。 Common crawl 建立并维护一个所有人都可以访问的开放的网络。这个数据保存在亚马逊s3bucket中，请求者可能花费一些钱来访问它。 Common crawl
这是「范式大学推荐课程」第 4 篇文章，量子位获第四范式授权转载并重新编辑。 相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
https://medium.com/datadriveninvestor/the-50-best-public-datasets-for-machine-learning-d80e9f030279
外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，量子位为大家分享一下~
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。
谈到机器学习，相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域，但是学完之后又不知道自己的掌握情况，缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战，有些项目的门槛有些高，参加后难以具体的实现，因此造成自己对机器学习的热情逐渐衰减。大部分都经历过这个过程，一直想找一些练手的项目，最典型的练手项目比如手写体识别等，但这类的项目成熟得不能再成熟了，参考别人的网络模型跑一下实验，结果的准确率都快达到100%，学习调参的机会比较少，因此都想找一些
导读：了解如何以及在何处查找要使用的数据集是很好的。在AI的广阔领域和它可以应用到的大量问题中，这两者都是非常主观的，但是存在一些通用的真理和建议。
2017年，国内大数据行业开始大洗牌，一些公司黯然退场，一些公司却稳步前行。2018年，结束了野蛮时代的大数据行业，在整顿和洗牌中逐渐走向规范，对于安全合规数据的需求却愈发强烈。在此背景下，大数据交易平台再次受到关注。
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