{"id":295508,"date":"2019-12-17T16:17:58","date_gmt":"2019-12-17T16:17:58","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=295508"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=295508","title":{"rendered":"52 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/\">\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/shwetabh123\/mall-customers\">Mall Customers Dataset<\/a> \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. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-customer-segmentation\/\">Customer Segmentation Project with Machine Learning<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Iris\">Iris Dataset<\/a> \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.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/yann.lecun.com\/exdb\/mnist\/\">MNIST Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440. 60 000 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 10 000 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~delve\/data\/boston\/bostonDetail.html\">The Boston Housing Dataset<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0434\u043e\u043c\u0430\u0445 \u0432 \u0411\u043e\u0441\u0442\u043e\u043d\u0435: \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440, \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/fake-news\/data\">Fake News Detection Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 7796 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0436\u044c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/advanced-python-project-detecting-fake-news\/\">Fake News Detection Python Project <\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/wine+quality\">Wine quality dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u0438\u043d\u0435: 4898 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0441 14 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/wiki.stat.ucla.edu\/socr\/index.php\/SOCR_Data_Dinov_020108_HeightsWeights\">SOCR data \u2013 Heights and Weights Dataset<\/a> \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 25 000 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0435 18-\u0442\u0438 \u043b\u0435\u0442\u043d\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439.<br \/> <br \/>\n<blockquote><p><a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/\" title=\"EDISON Software - web-development\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" align=\"left\" width=\"153\" height=\"75\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w0\/zl\/to\/w0zltoxvysbr0yeinstkfvw1wbg.png\" alt=\"EDISON Software - web-development\"><\/a><br clear=\"right\">  \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 EDISON Software, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/o_kompanii\/novosti\/desyat-plyusov-edison\">\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u00ab\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u00bb \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u044b \u0438\u0437 \u042e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u041a\u0438\u0442\u0430\u044f<\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/proekty\/sozdaniye_saytov\">\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442\u044b<\/a>.<\/p><\/blockquote>\n<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/parkinsons\">Parkinson Dataset<\/a> \u2014 195 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043e \u043f\u0430\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044c\u044e \u041f\u0430\u0440\u043a\u0438\u043d\u0441\u043e\u043d\u0430, \u0441 25 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043e\u0442 \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-machine-learning-project-detecting-parkinson-disease\/\">Machine Learning Project on Detecting Parkinson\u2019s Disease<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/archive\/cs\/cs109\/cs109.1166\/problem12.html\">Titanic Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432 (\u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442, \u043f\u043e\u043b, \u0440\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0442\u0443 \u0438 \u043f\u0440) 891 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 418 \u2014 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/fivethirtyeight\/uber-pickups-in-new-york-city\">Uber Pickups Dataset<\/a> \u2014 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e 4.5 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043e\u043a \u043d\u0430 Uber 2014 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 14 \u043c\u043b\u043d. 2015 \u0433\u043e\u0434\u0430. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-uber-data-analysis\/\">Uber Data Analysis Project in R<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.ee.surrey.ac.uk\/CVSSP\/demos\/chars74k\/\">Chars74k Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0411\u0440\u0438\u0442\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u041a\u0430\u043d\u0430\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 64 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432: 0-9, A-Z, a-z. 7700 7.7k \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, 3400k\u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u0440\u0443\u043a\u0438, 62000 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/mlg-ulb\/creditcardfraud\">Credit Card Fraud Detection Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u0445. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection\/\">Credit Card Fraud Detection Machine Learning Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/katanaml\/katana-assistant\/blob\/master\/mlbackend\/intents.json\">Chatbot Intents Dataset<\/a> \u2014 JSON-\u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u044d\u0433\u0438: greetings, goodbye, hospital_search, pharmacy_search, \u0438 \u0442\u0434. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u00ab\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u00bb. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-chatbot-project\/\">Chatbot Project in Python<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.cmu.edu\/~enron\/\">Enron Email Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0438\u0441\u0435\u043c \u043e\u0442 150 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u0432 Enron.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.yelp.com\/dataset\">The Yelp Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 1,2 \u043c\u043b\u043d. \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0442 1,6 \u043c\u043b\u043d. \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e 1,2 \u043c\u043b\u043d \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/datasets\/comments\/1uyd0t\/200000_jeopardy_questions_in_a_json_file\/\">Jeopardy Dataset<\/a> \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 200 000 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u00ab\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u00bb \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0432\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u044b.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cseweb.ucsd.edu\/~jmcauley\/datasets.html\">Recommender Systems Dataset<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 UCSD. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430\u0445 (Goodreads, Amazon). \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-movie-recommendation\/\">Movie Recommendation System Project in R<\/a> <\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Spambase\">UCI Spambase Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0430\u043c\u0430. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 4601 \u043f\u0438\u0441\u0435\u043c \u0441 57 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/hsankesara\/flickr-image-dataset\">Flickr 30k Dataset<\/a> \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 30 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043a \u043d\u0438\u043c. <i>(<a href=\"https:\/\/forms.illinois.edu\/sec\/1713398\">Flickr 8k Dataset<\/a> \u2014 8000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-based-project-image-caption-generator-cnn\/\">Image Caption Generator Python Project<\/a>)<\/i><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ai.stanford.edu\/~amaas\/data\/sentiment\/\">IMDB reviews<\/a> \u2014 25 000 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u044b \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0438 25 000 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-sentiment-analysis-project\/\">Sentiment Analysis Data Science Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/cocodataset.org\/#home\">MS COCO dataset<\/a> \u2014 1,5 \u043c\u043b\u043d \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~kriz\/cifar.html\">CIFAR-10 and CIFAR-100 dataset<\/a> \u2014 CIFAR-10 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 60,000 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 32*32 pixels \u0446\u0438\u0444\u0440 0-9. CIFAR-100 \u2014 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, 0-100.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/benchmark.ini.rub.de\/?section=gtsrb&amp;subsection=dataset\">GTSRB (German traffic sign recognition benchmark) Dataset<\/a> \u2014 50 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 43 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-traffic-signs-recognition\/\">Traffic Signs Recognition Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.image-net.org\/\">ImageNet dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 100 000 \u0444\u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 1000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0443.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/paultimothymooney\/breast-histopathology-images\">Breast Histopathology Images Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043c\u043e\u043b\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u044b. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/project-in-python-breast-cancer-classification\/\">Breast Cancer Classification Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cityscapes-dataset.com\/\">Cityscapes Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0443\u043b\u0438\u0446 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/deepmind.com\/research\/open-source\/kinetics\">Kinetics Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 URL-\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 6,5 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/human-pose.mpi-inf.mpg.de\/#\">MPII human pose dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 25 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0437 \u0441 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0441\u0443\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/20bn.com\/datasets\/something-something\/v2\">20BN-something-something dataset v2<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.objects365.org\/overview.html\">Object 365 Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.cs.cmu.edu\/~mengtial\/proj\/sketch\/\">Photo sketching dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 1000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0442\u0435\u0436\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/headctstudy.qure.ai\/#dataset\">CQ500 Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 491 \u041a\u0422-\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u0441 193 317 \u0441\u0440\u0435\u0437\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.vision.ee.ethz.ch\/cvl\/rrothe\/imdb-wiki\/\">IMDB-Wiki dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 5 \u043c\u043b\u043d. \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-gender-age-detection\/\">Gender &amp; Age Detection Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.google.com\/youtube8m\/\">Youtube 8M Dataset<\/a> \u2014 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 6,1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e Youtube<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urbansounddataset.weebly.com\/urbansound8k.html\">Urban Sound 8K dataset<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 8732 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u0437 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.yf.io\/p\/lsun\">LSUN Dataset<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 59 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, 10 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438 20 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/zenodo.org\/record\/1188976#.Xc-P7VczbIU\">RAVDESS Dataset<\/a> \u2014 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-mini-project-speech-emotion-recognition\/\">Speech Emotion Recognition Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.openslr.org\/12\">Librispeech Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 1000 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/apolloscape.auto\/\">Baidu Apolloscape Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.quandl.com\/\">Quandl Data Portal<\/a> \u2014 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.worldbank.org\/\">The World Bank Open Data Portal<\/a> \u2014 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0437\u0430\u0439\u043c\u0430\u0445, \u0432\u044b\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0412\u0441\u0435\u043c\u0438\u0440\u043d\u044b\u043c \u0431\u0430\u043d\u043a\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.imf.org\/en\/Data\">IMF Data Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u043e\u043d\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0430\u0445, \u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0434\u043e\u043b\u0433\u0430, \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u0445, \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0435\u0440\u0432\u0430\u0445 \u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aeaweb.org\/resources\/data\">American Economic Association (AEA) Data Portal<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/trends.google.com\/trends\/\">Google Trends Data Portal<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f\u0445 Google \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/markets.ft.com\/data\/\">Financial Times Market Data Portal<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.data.gov\/\">Data.gov Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0421\u0428\u0410 (\u0441\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b, \u043d\u0430\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442.\u0434.).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.gov.in\/\">Data Portal: Open government data (India)<\/a> \u2014 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0418\u043d\u0434\u0438\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/catalog.data.gov\/dataset\/food-environment-atlas-f4a22\">Food environment Atlas Data Portal<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043e \u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/healthdata.gov\/\">Health Data Portal<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u041c\u0438\u043d\u0438\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cdc.gov\/datastatistics\/\">Centers for Disease Control and Prevention Data Portal<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u044c\u0435\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.london.gov.uk\/\">London Datastore Portal<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u041b\u043e\u043d\u0434\u043e\u043d\u0435.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/open.canada.ca\/en\/open-data\">Canada Government Open Data Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u0434\u0446\u0430\u0445 (\u0441\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0442.\u0434.)<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0451<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480378\/\">14 open-source \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u043a\u0438 Data Science \u043c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u0430 (easy, normal, hard)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479100\/\">Front-end \u0434\u043e\u0434\u0437\u0451: \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 (5 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 + 43 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479650\/\">\u0422\u043e\u043f-12 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0418\u0422\u0438\u0448\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d() } } }t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>      <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/\">\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/shwetabh123\/mall-customers\">Mall Customers Dataset<\/a> \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. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-customer-segmentation\/\">Customer Segmentation Project with Machine Learning<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Iris\">Iris Dataset<\/a> \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.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/yann.lecun.com\/exdb\/mnist\/\">MNIST Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440. 60 000 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 10 000 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~delve\/data\/boston\/bostonDetail.html\">The Boston Housing Dataset<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0434\u043e\u043c\u0430\u0445 \u0432 \u0411\u043e\u0441\u0442\u043e\u043d\u0435: \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440, \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/fake-news\/data\">Fake News Detection Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 7796 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0436\u044c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/advanced-python-project-detecting-fake-news\/\">Fake News Detection Python Project <\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/wine+quality\">Wine quality dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u0438\u043d\u0435: 4898 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0441 14 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/wiki.stat.ucla.edu\/socr\/index.php\/SOCR_Data_Dinov_020108_HeightsWeights\">SOCR data \u2013 Heights and Weights Dataset<\/a> \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 25 000 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0435 18-\u0442\u0438 \u043b\u0435\u0442\u043d\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439.<br \/> <br \/>\n<blockquote><p><a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/\" title=\"EDISON Software - web-development\"><\/a><br clear=\"right\">  \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 EDISON Software, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/o_kompanii\/novosti\/desyat-plyusov-edison\">\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u00ab\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u00bb \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u044b \u0438\u0437 \u042e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u041a\u0438\u0442\u0430\u044f<\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/www.edsd.ru\/ru\/proekty\/sozdaniye_saytov\">\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442\u044b<\/a>.<\/p><\/blockquote>\n<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/parkinsons\">Parkinson Dataset<\/a> \u2014 195 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043e \u043f\u0430\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044c\u044e \u041f\u0430\u0440\u043a\u0438\u043d\u0441\u043e\u043d\u0430, \u0441 25 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043e\u0442 \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u044b\u0445. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-machine-learning-project-detecting-parkinson-disease\/\">Machine Learning Project on Detecting Parkinson\u2019s Disease<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/archive\/cs\/cs109\/cs109.1166\/problem12.html\">Titanic Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432 (\u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442, \u043f\u043e\u043b, \u0440\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0442\u0443 \u0438 \u043f\u0440) 891 \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 418 \u2014 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/fivethirtyeight\/uber-pickups-in-new-york-city\">Uber Pickups Dataset<\/a> \u2014 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e 4.5 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043e\u043a \u043d\u0430 Uber 2014 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 14 \u043c\u043b\u043d. 2015 \u0433\u043e\u0434\u0430. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/r-data-science-project-uber-data-analysis\/\">Uber Data Analysis Project in R<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.ee.surrey.ac.uk\/CVSSP\/demos\/chars74k\/\">Chars74k Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0411\u0440\u0438\u0442\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u041a\u0430\u043d\u0430\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 64 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432: 0-9, A-Z, a-z. 7700 7.7k \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, 3400k\u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u0440\u0443\u043a\u0438, 62000 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/mlg-ulb\/creditcardfraud\">Credit Card Fraud Detection Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u0445. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection\/\">Credit Card Fraud Detection Machine Learning Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/katanaml\/katana-assistant\/blob\/master\/mlbackend\/intents.json\">Chatbot Intents Dataset<\/a> \u2014 JSON-\u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u044d\u0433\u0438: greetings, goodbye, hospital_search, pharmacy_search, \u0438 \u0442\u0434. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u00ab\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u00bb. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-chatbot-project\/\">Chatbot Project in Python<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.cmu.edu\/~enron\/\">Enron Email Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0438\u0441\u0435\u043c \u043e\u0442 150 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u0432 Enron.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.yelp.com\/dataset\">The Yelp Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 1,2 \u043c\u043b\u043d. \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0442 1,6 \u043c\u043b\u043d. \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e 1,2 \u043c\u043b\u043d \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/datasets\/comments\/1uyd0t\/200000_jeopardy_questions_in_a_json_file\/\">Jeopardy Dataset<\/a> \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 200 000 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u00ab\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u00bb \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0432\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u044b.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cseweb.ucsd.edu\/~jmcauley\/datasets.html\">Recommender Systems Dataset<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 UCSD. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430\u0445 (Goodreads, Amazon). \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-movie-recommendation\/\">Movie Recommendation System Project in R<\/a> <\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Spambase\">UCI Spambase Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0430\u043c\u0430. \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 4601 \u043f\u0438\u0441\u0435\u043c \u0441 57 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/hsankesara\/flickr-image-dataset\">Flickr 30k Dataset<\/a> \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 30 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043a \u043d\u0438\u043c. <i>(<a href=\"https:\/\/forms.illinois.edu\/sec\/1713398\">Flickr 8k Dataset<\/a> \u2014 8000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-based-project-image-caption-generator-cnn\/\">Image Caption Generator Python Project<\/a>)<\/i><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ai.stanford.edu\/~amaas\/data\/sentiment\/\">IMDB reviews<\/a> \u2014 25 000 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u044b \u0432 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0438 25 000 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 R: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/data-science-r-sentiment-analysis-project\/\">Sentiment Analysis Data Science Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/cocodataset.org\/#home\">MS COCO dataset<\/a> \u2014 1,5 \u043c\u043b\u043d \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cs.toronto.edu\/~kriz\/cifar.html\">CIFAR-10 and CIFAR-100 dataset<\/a> \u2014 CIFAR-10 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 60,000 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 32*32 pixels \u0446\u0438\u0444\u0440 0-9. CIFAR-100 \u2014 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, 0-100.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/benchmark.ini.rub.de\/?section=gtsrb&amp;subsection=dataset\">GTSRB (German traffic sign recognition benchmark) Dataset<\/a> \u2014 50 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 43 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 Python: <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-traffic-signs-recognition\/\">Traffic Signs Recognition Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.image-net.org\/\">ImageNet dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 100 000 \u0444\u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 1000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0444\u0440\u0430\u0437\u0443.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/paultimothymooney\/breast-histopathology-images\">Breast Histopathology Images Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0440\u0430\u043a\u0430 \u043c\u043e\u043b\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u044b. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/project-in-python-breast-cancer-classification\/\">Breast Cancer Classification Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cityscapes-dataset.com\/\">Cityscapes Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0443\u043b\u0438\u0446 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/deepmind.com\/research\/open-source\/kinetics\">Kinetics Dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 URL-\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 6,5 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/human-pose.mpi-inf.mpg.de\/#\">MPII human pose dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 25 000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0437 \u0441 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0441\u0443\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/20bn.com\/datasets\/something-something\/v2\">20BN-something-something dataset v2<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.objects365.org\/overview.html\">Object 365 Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.cs.cmu.edu\/~mengtial\/proj\/sketch\/\">Photo sketching dataset<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 1000 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0442\u0435\u0436\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/headctstudy.qure.ai\/#dataset\">CQ500 Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 491 \u041a\u0422-\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b \u0441 193 317 \u0441\u0440\u0435\u0437\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.vision.ee.ethz.ch\/cvl\/rrothe\/imdb-wiki\/\">IMDB-Wiki dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 5 \u043c\u043b\u043d. \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-project-gender-age-detection\/\">Gender &amp; Age Detection Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.google.com\/youtube8m\/\">Youtube 8M Dataset<\/a> \u2014 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 6,1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e Youtube<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/urbansounddataset.weebly.com\/urbansound8k.html\">Urban Sound 8K dataset<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 8732 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u0437 10 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.yf.io\/p\/lsun\">LSUN Dataset<\/a> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 59 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, 10 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438 20 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/zenodo.org\/record\/1188976#.Xc-P7VczbIU\">RAVDESS Dataset<\/a> \u2014 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438. (<i>\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/data-flair.training\/blogs\/python-mini-project-speech-emotion-recognition\/\">Speech Emotion Recognition Python Project<\/a><\/i>)<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.openslr.org\/12\">Librispeech Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 1000 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/apolloscape.auto\/\">Baidu Apolloscape Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.quandl.com\/\">Quandl Data Portal<\/a> \u2014 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.worldbank.org\/\">The World Bank Open Data Portal<\/a> \u2014 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0437\u0430\u0439\u043c\u0430\u0445, \u0432\u044b\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0412\u0441\u0435\u043c\u0438\u0440\u043d\u044b\u043c \u0431\u0430\u043d\u043a\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.imf.org\/en\/Data\">IMF Data Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u043e\u043d\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443\u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0430\u0445, \u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0434\u043e\u043b\u0433\u0430, \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u0445, \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0435\u0440\u0432\u0430\u0445 \u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.aeaweb.org\/resources\/data\">American Economic Association (AEA) Data Portal<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/trends.google.com\/trends\/\">Google Trends Data Portal<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f\u0445 Google \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/markets.ft.com\/data\/\">Financial Times Market Data Portal<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u0438\u0440\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.data.gov\/\">Data.gov Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0421\u0428\u0410 (\u0441\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u044b, \u043d\u0430\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442.\u0434.).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.gov.in\/\">Data Portal: Open government data (India)<\/a> \u2014 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0418\u043d\u0434\u0438\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/catalog.data.gov\/dataset\/food-environment-atlas-f4a22\">Food environment Atlas Data Portal<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043e \u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/healthdata.gov\/\">Health Data Portal<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u041c\u0438\u043d\u0438\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0431 \u0421\u0428\u0410.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cdc.gov\/datastatistics\/\">Centers for Disease Control and Prevention Data Portal<\/a> \u2014 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u044c\u0435\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/data.london.gov.uk\/\">London Datastore Portal<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u041b\u043e\u043d\u0434\u043e\u043d\u0435.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/open.canada.ca\/en\/open-data\">Canada Government Open Data Portal<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u043b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u0434\u0446\u0430\u0445 (\u0441\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0442.\u0434.)<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0451<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480378\/\">14 open-source \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u043a\u0438 Data Science \u043c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u0430 (easy, normal, hard)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479100\/\">Front-end \u0434\u043e\u0434\u0437\u0451: \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 (5 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 + 43 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/479650\/\">\u0422\u043e\u043f-12 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0418\u0422\u0438\u0448\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d() } } }t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>      <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/edison\/blog\/480408\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/br><\/br><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-295508","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/295508","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=295508"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/295508\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=295508"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=295508"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=295508"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}