{"id":54096,"date":"2019-12-18T00:00:00","date_gmt":"2019-12-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov"},"modified":"2020-02-18T14:02:04","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:04","slug":"52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov","title":{"rendered":"52 set di dati per progetti di formazione","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<ol>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/shwetabh123\/mall-customers\">Set di dati sui clienti del mall<\/a><\/noindex> \u2014 dati sui visitatori del negozio: id, sesso, et\u00e0, reddito, valutazione della spesa. (<i>Opzione di utilizzo: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-customer-segmentation\/\">Progetto di segmentazione dei clienti con Machine Learning<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Iris\">Set di dati Iris<\/a><\/noindex> \u2014 set di dati per principianti, contenente le dimensioni dei sepali e dei petali per diversi fiori.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/yann.lecun.com\/exdb\/mnist\/\">Set di dati MNIST<\/a><\/noindex> \u2014 set di dati di cifre scritte a mano. 60.000 immagini di addestramento e 10.000 immagini di test.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~delve\/data\/boston\/bostonDetail.html\">Set di dati sulle abitazioni di Boston<\/a><\/noindex> \u2014 set di dati popolare per il riconoscimento di pattern. Contiene informazioni sulle case a Boston: numero di appartamenti, costo dell'affitto, indice di criminalit\u00e0.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/fake-news\/data\">Set di dati sulla rilevazione delle notizie false<\/a><\/noindex> \u2014 contiene 7796 registrazioni con etichettatura delle notizie: vero o falso. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente Python: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/advanced-python-project-detecting-fake-news\/\">Progetto di rilevazione delle notizie false in Python <\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/wine+quality\">Set di dati sulla qualit\u00e0 del vino<\/a><\/noindex> \u2014 contiene informazioni sul vino: 4898 registrazioni con 14 parametri.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/wiki.stat.ucla.edu\/socr\/index.php\/SOCR_Data_Dinov_020108_HeightsWeights\">Dati SOCR \u2013 Set di dati su altezze e pesi<\/a><\/noindex> \u2014 una buona opzione per iniziare. Contiene 25.000 registrazioni sull'altezza e il peso di persone di 18 anni.<br \/>\n<blockquote><p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/\" title=\"EDISON Software - sviluppo web.\"><img decoding=\"async\" alt=\"52 set di dati per progetti di formazione\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/63d7c86bf20e229a14da7e4dd758d5df.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><br clear=\"right\"><br \/>\nL'articolo \u00e8 stato tradotto con il supporto dell'azienda EDISON Software, che <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/o_kompanii\/novosti\/desyat-plyusov-edison\">esegue perfettamente gli ordini dalla Cina meridionale<\/a><\/noindex>, e inoltre <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/proekty\/sozdaniye_saytov\">sviluppa applicazioni web e siti<\/a><\/noindex>.<\/p><\/blockquote>\n<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/parkinsons\">Set di dati Parkinson<\/a><\/noindex> \u2014 195 registrazioni sui pazienti con malattia di Parkinson, con 25 parametri di analisi. Pu\u00f2 essere utilizzato per una valutazione preliminare delle differenze tra persone malate e sane. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente Python: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-machine-learning-project-detecting-parkinson-disease\/\">Progetto di Machine Learning per la rilevazione della malattia di Parkinson<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/archive\/cs\/cs109\/cs109.1166\/problem12.html\">Set di dati Titanic<\/a><\/noindex> \u2014 contiene informazioni sui passeggeri (et\u00e0, sesso, familiari a bordo, ecc.) 891 nel set di addestramento e 418 nel set di test.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/fivethirtyeight\/uber-pickups-in-new-york-city\">Set di dati sui prelievi Uber<\/a><\/noindex> \u2014 informazioni su 4,5 milioni di viaggi Uber del 2014 e 14 milioni del 2015. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente R: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-uber-data-analysis\/\">Progetto di analisi dei dati Uber in R<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.ee.surrey.ac.uk\/CVSSP\/demos\/chars74k\/\">Set di dati Chars74k<\/a><\/noindex> \u2014 contiene immagini di simboli britannici e canadesi di 64 classi: 0-9, A-Z, a-z. 7700 immagini naturali, 3400 scritte a mano, 62000 caratteri sintetizzati da computer.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/mlg-ulb\/creditcardfraud\">Set di dati sulla rilevazione delle frodi con carte di credito<\/a><\/noindex> \u2014 contiene informazioni su transazioni di carte di credito compromesse. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection\/\">Progetto di rilevazione delle frodi con carte di credito Machine Learning<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/katanaml\/katana-assistant\/blob\/master\/mlbackend\/intents.json\">Set di dati sulle intenzioni del chatbot<\/a><\/noindex> \u2014 file JSON che contiene vari tag: saluti, addio, ricerca ospedale, ricerca farmacia, ecc. Contiene un insieme di modelli 'domanda-risposta'. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente Python: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-chatbot-project\/\">Progetto chatbot in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cs.cmu.edu\/~enron\/\">Set di dati delle email Enron<\/a><\/noindex> \u2014 contiene mezzo milione di email di 150 manager di Enron.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.yelp.com\/dataset\">Il set di dati Yelp<\/a><\/noindex> \u2014 contiene 1,2 milioni di recensioni di 1,6 milioni di utenti su 1,2 milioni di organizzazioni.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/datasets\/comments\/1uyd0t\/200000_jeopardy_questions_in_a_json_file\/\">Set di dati Jeopardy<\/a><\/noindex> \u2014 oltre 200.000 registrazioni 'domanda-risposta' dal popolare gioco televisivo.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cseweb.ucsd.edu\/~jmcauley\/datasets.html\">Set di dati dei sistemi di raccomandazione<\/a><\/noindex> \u2014 portale con una collezione di dataset dell'universit\u00e0 UCSD. Contiene record sulle recensioni su siti popolari (Goodreads, Amazon). Ottimo per la creazione di sistemi di raccomandazione. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente R: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-movie-recommendation\/\">Progetto di Sistema di Raccomandazione di Film in R<\/a><\/noindex> <\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Spambase\">Dataset UCI Spambase<\/a><\/noindex> \u2014 dataset per l'addestramento all'identificazione dello spam. Contiene 4601 email con 57 parametri di metadati.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/hsankesara\/flickr-image-dataset\">Dataset Flickr 30k<\/a><\/noindex> \u2014 oltre 30.000 immagini e le relative didascalie. <i>(<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/forms.illinois.edu\/sec\/1713398\">Dataset Flickr 8k<\/a><\/noindex> \u2014 8000 immagini. Progetto con sorgente in Python: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-based-project-image-caption-generator-cnn\/\">Generatore di Didascalie per Immagini in Python<\/a><\/noindex>)<\/i><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ai.stanford.edu\/~amaas\/data\/sentiment\/\">Recensioni IMDB<\/a><\/noindex> \u2014 25.000 recensioni di film nel set di addestramento e 25.000 nel test. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente R: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-sentiment-analysis-project\/\">Progetto di Analisi del Sentiment in Data Science<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cocodataset.org\/#home\">Dataset MS COCO<\/a><\/noindex> \u2014 1,5 milioni di immagini etichettate.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~kriz\/cifar.html\">Dataset CIFAR-10 e CIFAR-100<\/a><\/noindex> \u2014 CIFAR-10 contiene 60.000 piccole immagini di dimensione 32*32 pixels con i numeri 0-9. CIFAR-100 \u2014 rispettivamente, 0-100.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/benchmark.ini.rub.de\/?section=gtsrb&amp;subsection=dataset\">Dataset GTSRB (German traffic sign recognition benchmark)<\/a><\/noindex> \u2014 50.000 immagini di 43 segnali stradali. (<i>Opzione di utilizzo con sorgente Python: <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-traffic-signs-recognition\/\">Progetto di Riconoscimento dei Segnali Stradali in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.image-net.org\/\">Dataset ImageNet<\/a><\/noindex> \u2014 contiene oltre 100.000 frasi e circa 1.000 immagini per frase.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/paultimothymooney\/breast-histopathology-images\">Dataset di Immagini di Istopatologia della Mammella<\/a><\/noindex> \u2014 il dataset contiene immagini di campioni di cancro al seno. (<i>Applicazione con sorgente in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/project-in-python-breast-cancer-classification\/\">Progetto di Classificazione del Cancro alla Mammella in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cityscapes-dataset.com\/\">Dataset Cityscapes<\/a><\/noindex> \u2014 contiene annotazioni di alta qualit\u00e0 su sequenze video di strade di diverse citt\u00e0.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/deepmind.com\/research\/open-source\/kinetics\">Dataset Kinetics<\/a><\/noindex> \u2014 contiene link a circa 6,5 milioni di video di alta qualit\u00e0.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/human-pose.mpi-inf.mpg.de\/#\">Dataset MPII per la posa umana<\/a><\/noindex> \u2014 il dataset contiene 25.000 immagini di pose umane con annotazioni per le articolazioni.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/20bn.com\/datasets\/something-something\/v2\">Dataset 20BN-something-something v2<\/a><\/noindex> \u2014 collezione di video di alta qualit\u00e0 che mostrano come una persona svolge varie azioni.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.objects365.org\/overview.html\">Dataset Object 365<\/a><\/noindex> \u2014 dataset di immagini di alta qualit\u00e0 con riquadri per gli oggetti.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.cs.cmu.edu\/~mengtial\/proj\/sketch\/\">Dataset di Schizzi Fotografici<\/a><\/noindex> \u2014 contiene oltre 1.000 immagini con le loro bozze contornate.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/headctstudy.qure.ai\/#dataset\">Dataset CQ500<\/a><\/noindex> \u2014 il dataset contiene 491 scansioni CT della testa con 193.317 sezioni.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.vision.ee.ethz.ch\/cvl\/rrothe\/imdb-wiki\/\">Dataset IMDB-Wiki<\/a><\/noindex> \u2014 dataset con oltre 5 milioni di immagini di volti etichettati per genere e et\u00e0. (<i>Applicazione con sorgente in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-gender-age-detection\/\">Progetto di Riconoscimento di Genere e Et\u00e0 in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/research.google.com\/youtube8m\/\">Dataset Youtube 8M<\/a><\/noindex> \u2014 dataset di video etichettati che contiene 6,1 milioni di identificatori video di Youtube<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/urbansounddataset.weebly.com\/urbansound8k.html\">Dataset Urban Sound 8K<\/a><\/noindex> \u2014 collezione di suoni urbani (contiene 8732 suoni urbani provenienti da 10 classi).<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.yf.io\/p\/lsun\">Dataset LSUN<\/a><\/noindex> \u2014 collezione di milioni di immagini colorate di scene e oggetti (circa 59 milioni di immagini, 10 diverse categorie di scene e 20 diverse categorie di oggetti).<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/zenodo.org\/record\/1188976#.Xc-P7VczbIU\">Dataset RAVDESS<\/a><\/noindex> \u2014 database audio-visivo di discorsi emozionali. (<i>Applicazione con sorgente in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-mini-project-speech-emotion-recognition\/\">Progetto di Riconoscimento delle Emozioni Vocali<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.openslr.org\/12\">Dataset Librispeech<\/a><\/noindex> \u2014 il dataset contiene 1000 ore di discorsi in inglese con diversi accenti.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/apolloscape.auto\/\">Baidu Apolloscape Dataset<\/a><\/noindex> \u2014 dataset per lo sviluppo di tecnologie di guida autonoma. <\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.quandl.com\/\">Quandl Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 repository di dati economici e finanziari (contiene contenuti gratuiti e a pagamento).<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.worldbank.org\/\">The World Bank Open Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 informazioni sui prestiti concessi dalla Banca Mondiale ai paesi in via di sviluppo.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.imf.org\/en\/Data\">IMF Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 portale del Fondo Monetario Internazionale che pubblica dati sulle finanze internazionali, tassi di debito, investimenti, riserve valutarie e merci.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.aeaweb.org\/resources\/data\">American Economic Association (AEA) Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 risorsa per la ricerca di dati macroeconomici degli Stati Uniti.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/trends.google.com\/trends\/\">Google Trends Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 i dati sulle tendenze di Google possono essere utilizzati per esplorare e analizzare visivamente i dati.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/markets.ft.com\/data\/\">Financial Times Market Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 risorsa per ottenere informazioni aggiornate sui mercati finanziari di tutto il mondo.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.data.gov\/\">Data.gov Portal<\/a><\/noindex> \u2014 portale dei dati aperti del governo degli Stati Uniti (agricoltura, sanit\u00e0, clima, istruzione, energia, finanze, scienza e ricerca, ecc.).<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.gov.in\/\">Data Portal: Open government data (India)<\/a><\/noindex> \u2014 piattaforma di dati governativi aperti dell'India.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/catalog.data.gov\/dataset\/food-environment-atlas-f4a22\">Food environment Atlas Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 contiene dati di ricerche sulla nutrizione negli Stati Uniti.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/healthdata.gov\/\">Health Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 questo \u00e8 il portale del Ministero della Salute e dei Servizi Umani degli Stati Uniti.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.cdc.gov\/datastatistics\/\">Centers for Disease Control and Prevention Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 contiene un ampio spettro di dati legati alla salute.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/data.london.gov.uk\/\">London Datastore Portal<\/a><\/noindex> \u2014 dati sulla vita delle persone a Londra.<\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/open.canada.ca\/en\/open-data\">Canada Government Open Data Portal<\/a><\/noindex> \u2014 portale dei dati aperti sui canadesi (agricoltura, arte, musica, istruzione, governo, sanit\u00e0, ecc.).<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Leggi di pi\u00f9<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480378\/\">14 progetti open-source per migliorare le competenze in Data Science (facile, normale, difficile)<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479100\/\">Front-end dojo: progetti per allenare le abilit\u00e0 dello sviluppatore (5 nuovi + 43 vecchi)<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479650\/\">Top-12 delle infografiche dinamiche pi\u00f9 interessanti in IT<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>Mall Customers Dataset \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u0430: id, \u043f\u043e\u043b, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442, \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434, \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0442\u0440\u0430\u0442. (\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: Customer Segmentation Project with Machine Learning) Iris Dataset \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0447\u0430\u0448\u0435\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043a\u043e\u0432. 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