Existen numerosas fuentes en línea donde puedes descargar conjuntos de datos para practicar tus habilidades de análisis de datos. Aquí te dejo algunas opciones populares:

  1. Kaggle: Kaggle es una plataforma en línea que ofrece una amplia variedad de conjuntos de datos en áreas como ciencia de datos, machine learning, análisis financiero, ciencias sociales, entre otros. Puedes explorar conjuntos de datos públicos y participar en competiciones para mejorar tus habilidades.
  2. UCI Machine Learning Repository: La Universidad de California, Irvine, proporciona un repositorio en línea de conjuntos de datos utilizados en la comunidad de aprendizaje automático y análisis de datos. Ofrece una amplia variedad de conjuntos de datos en diferentes formatos y áreas temáticas.
  3. Datos Abiertos de Gobierno: Muchos gobiernos y agencias gubernamentales proporcionan acceso gratuito a conjuntos de datos sobre una amplia gama de temas, como educación, salud, transporte, medio ambiente, economía, entre otros. Por ejemplo, Data.gov ofrece conjuntos de datos del gobierno de los Estados Unidos.
  4. Google Dataset Search: Google Dataset Search es una herramienta que te permite buscar conjuntos de datos en línea de una variedad de fuentes, incluidos repositorios de datos, organizaciones gubernamentales, universidades y sitios web de investigación.
  5. GitHub: GitHub es una plataforma de desarrollo colaborativo que también alberga una gran cantidad de repositorios de conjuntos de datos públicos. Puedes buscar conjuntos de datos utilizando palabras clave relevantes en GitHub.
  6. Reddit: Subreddits como r/datasets o r/dataisbeautiful a menudo tienen publicaciones que comparten conjuntos de datos interesantes y útiles para análisis de datos.
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Recuerda verificar siempre las licencias y términos de uso asociados con cada conjunto de datos para asegurarte de cumplir con las políticas de uso y atribución correspondientes. Además, explorar diferentes conjuntos de datos te permitirá practicar con una variedad de casos de uso y te ayudará a desarrollar tus habilidades de análisis de datos en diferentes dominios.

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