Hồi mới bắt đầu tìm hiểu về data, mình cũng từng ngồi mở Excel ra… rồi không biết phải làm gì tiếp theo.
Lý thuyết đã học. Công cụ cũng cài được. Nhưng thiếu dữ liệu thực tế để thực hành. Và đó là lúc mọi thứ bị kẹt lại.
Nếu bạn đang chuyển ngành sang Data, đang là sinh viên mới tiếp cận lĩnh vực này, hoặc đơn giản là muốn bắt đầu xây portfolio nhưng chưa biết lấy data ở đâu thì bài này viết chính là cho bạn.
Mình đã tổng hợp 10 nguồn dataset miễn phí, chất lượng mà mình thực sự dùng cùng với những đánh giá thẳng thắn về điểm mạnh, điểm yếu và phù hợp với ai, để bạn không mất thời gian thử sai.
Tại sao cần dataset chất lượng để thực hành?
Học phân tích dữ liệu mà không có data để thực hành giống như học nấu ăn mà không có nguyên liệu.
Bạn có thể nhớ công thức, nhớ cách áp dụng, nhưng đến lúc làm thật thì vẫn lóng ngóng.
Dataset không chỉ là “nguyên liệu” để luyện tay” mà nó còn ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng bài phân tích của bạn. Một bài phân tích được xây dựng trên dataset thực tế, có chiều sâu, sẽ thuyết phục nhà tuyển dụng hơn rất nhiều so với bài làm từ data giả hoặc data quá đơn giản.
Vấn đề là không phải dataset nào cũng tốt. Có những bộ data có mẫu quá nhỏ, quá sạch hoặc không phản ánh thực tế. Có những bộ quá lớn và phức tạp, không phù hợp khi bạn mới bắt đầu. Biết chọn đúng nguồn sẽ giúp bạn học nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Tiêu chí chọn dataset?
Không phải dataset nào cũng phù hợp để thực hành, và chọn sai từ đầu sẽ khiến bạn mất thời gian mà không học được nhiều.
Dưới đây là 4 tiêu chí mình luôn dùng trước khi quyết định chọn một bộ data nào.
1. Có metadata rõ ràng và tính ứng dụng thực tiễn
Metadata là phần mô tả đi kèm dataset bao gồm nguồn gốc dữ liệu, ý nghĩa từng cột, thời gian thu thập và cách dữ liệu được ghi nhận.
Một dataset không có metadata giống như được giao một đống số liệu mà không ai giải thích chúng có nghĩa gì. Bạn sẽ không biết cột “value” là doanh thu hay lợi nhuận, không biết đơn vị là triệu đồng hay USD,… và mọi phân tích từ đó có thể sai lệch ngay từ bước đầu tiên.
2. Phù hợp với level hiện tại của bạn
Dataset nên có độ phức tạp vừa phải, đủ để bạn rèn luyện kỹ năng nhưng không quá rối khiến bạn dễ mất động lực.
Với người mới bắt đầu, một nguyên tắc đơn giản là nên bắt đầu với dataset có quy mô nhỏ, ít cột, ít giá trị thiếu và thuộc những lĩnh vực quen thuộc trong đời sống.
Khi đã tự tin hơn, bạn có thể dần nâng độ khó bằng cách làm việc với những bộ dữ liệu lớn và phức tạp hơn.
3. Liên quan đến vị trí và lĩnh vực bạn đang hướng tới
Nếu bạn đang muốn vào một công ty bán lẻ, hãy tìm dataset về doanh số, hành vi mua hàng hoặc quản lý kho. Nếu bạn nhắm đến ngành tài chính, dữ liệu về giao dịch, lãi suất hay biến động thị trường sẽ phù hợp hơn.
Việc xây dựng portfolio đúng với domain bạn nhắm đến không chỉ giúp bạn học hiệu quả hơn, mà còn khiến hồ sơ của bạn trở nên thuyết phục hơn rất nhiều trong mắt nhà tuyển dụng.
Quan trọng hơn, khi làm với dữ liệu mà bạn thực sự quan tâm, bạn sẽ dễ duy trì động lực trong dài hạn.
4. Được cập nhật thường xuyên
Thông thường, dataset dưới 3 năm tuổi là ổn với hầu hết bài thực hành. Với những lĩnh vực thay đổi nhanh như công nghệ, tài chính hay thương mại điện tử, nên ưu tiên dataset trong vòng 1-2 năm trở lại.
Dữ liệu càng mới, insight bạn rút ra càng có giá trị và sát với bối cảnh thực tế.
10 nguồn dataset miễn phí và chất lượng
Nếu chỉ được chọn một nguồn để bắt đầu, mình sẽ chọn Kaggle – nền tảng Data Science lớn nhất thế giới.
Bạn không chỉ tìm được data mà còn thấy được cách người khác phân tích cùng bộ data đó thông qua các notebook công khai.
Phù hợp với: Tất cả mọi người, từ người mới bắt đầu đến người muốn luyện kỹ năng ML nâng cao.
Google Dataset Search hoạt động giống như “Google dành riêng cho dataset”, giúp bạn tìm kiếm dữ liệu từ hàng nghìn nguồn khác nhau chỉ với một vài từ khóa.
Domain chính: Đa dạng, phụ thuộc vào từ khoá tìm kiếm.
Phù hợp với: Người đã có định hướng project và cần tìm dataset phù hợp.
Data.gov là cổng dữ liệu mở của chính phủ Hoa Kỳ, cung cấp hơn 400.000 dataset thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau.
Đây là nguồn dữ liệu mang tính thực tế cao, phản ánh các vấn đề trong đời sống và quản lý công.
Phù hợp với: Người muốn luyện kỹ năng xử lý data lớn, phức tạp.
FRED là cơ sở dữ liệu kinh tế do Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis cung cấp, nổi bật với các chuỗi thời gian về kinh tế vĩ mô.
Đây là nguồn dữ liệu rất hữu ích nếu bạn quan tâm đến tài chính và kinh tế.
Phù hợp với: Người muốn thực hành phân tích tài chính, kinh tế, hoặc luyện time series với data chuẩn quốc tế.
Tổng cục Thống kê Việt Nam là nguồn dữ liệu chính thức về kinh tế, dân số, lao động, thương mại trong nước.
Đây là nguồn dữ liệu Việt Nam chính thống hiếm hoi có thể tải về và phân tích trực tiếp.
Phù hợp với: Những người muốn phân tích dữ liệu kinh tế – xã hội tại Việt Nam để phục vụ nghiên cứu hoặc hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
UCI Machine Learning Repository là một trong những kho dataset lâu đời và uy tín nhất trong giới học thuật, đặc biệt phổ biến trong giảng dạy và nghiên cứu Machine Learning.
Đây là nơi bạn có thể tìm thấy những bộ dữ liệu “kinh điển” thường xuyên xuất hiện trong các paper và bài học ML cơ bản.
Phù hợp với: Người đang học Machine Learning và muốn thực hành với dataset chuẩn học thuật.
World Bank Open Data là một trong những nguồn dữ liệu vĩ mô đáng tin cậy nhất cung cấp thông tin từ hơn 200 quốc gia về kinh tế, xã hội và môi trường.
Phù hợp với: Người muốn thực hành phân tích kinh tế, xã hội, so sánh giữa các quốc gia, hoặc luyện time series analysis.
FiveThirtyEight là nền tảng báo chí dữ liệu nổi tiếng, nơi các dataset thường đi kèm với những bài phân tích cụ thể.
Domain chính: Politics,Sports, Economics, Society.
Phù hợp với: Người muốn học data storytelling.
IMDb Developer cung cấp dataset chính thức về phim ảnh, bao gồm thông tin về phim, diễn viên, đạo diễn, rating và thể loại.
Đây là nguồn dữ liệu thú vị và dễ khai thác insight cho các project mang tính sáng tạo.
Phù hợp với: Người muốn làm project thú vị, thu hút để trình bày trong portfolio.
10. Awesome Public Dataset (GitHub)
Awesome Public Datasets là danh sách tổng hợp các nguồn dataset miễn phí trên GitHub với hàng trăm dataset chất lượng cao được phân loại theo domain cụ thể.
Domain chính: Đa dạng từ Agriculture, Biology, Climate, Economics, Education, Finance cho đến Healthcare, Sports.
Phù hợp với: Người muốn khám phá nhiều lĩnh vực khác nhau.
Không có một dataset nào là tốt nhất cho tất cả mọi người, mà điều quan trọng là bạn chọn được dataset phù hợp với mục tiêu học tập và định hướng của mình.
Quan trọng hơn hết, giá trị không nằm ở dataset bạn chọn, mà nằm ở cách bạn khai thác và biến dữ liệu đó thành insight đắt giá.
Bạn hoàn toàn có thể bắt đầu tự học với những nguồn mình đã chia sẻ.
Và nếu bạn muốn đi nhanh hơn, học trên dataset Sales thực tế, được cập nhật kiến thức liên tục và có lộ trình rõ ràng, bạn có thể tham khảo ngay khóa học AI-Powered Excel & Google Sheet for Data Analytics của The Future Analyst.
