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
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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）
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**
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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.org.cn/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.com/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.com/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.cn/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.com/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.com/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.cn/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.cn/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.cn/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.cn/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.com/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.com/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.com/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.com/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.org/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.com/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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