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Azure Open Datasets - Kuratierte Datasets für Machine Learning und Datenanalyse

Azure Open Datasets bietet kuratierte, bereinigte öffentliche Datasets für Machine Learning, Data Science und Analytics in Azure.

ai-machine-learning
Preismodell Kostenlos (nur Speicher/Compute)
Verfügbarkeit Global
Datensouveränität Datenspeicherort variiert
Zuverlässigkeit Keine SLA SLA

Azure Open Datasets auf Microsoft Azure

Hinweis: Das Python-Paket azureml-opendatasets wurde als veraltet markiert. Microsoft empfiehlt für Zugriff auf öffentliche Datasets die direkte Nutzung über Microsoft Fabric oder Azure Blob Storage.

Azure Open Datasets ist eine Sammlung kuratierter öffentlicher Datasets, die speziell für Machine Learning und Data Analytics in Azure optimiert sind. Die Datasets umfassen Bereiche wie Wetter, Census-Daten, Feiertage, öffentliche Sicherheit und mehr.

Im Gegensatz zu rohen öffentlichen Datenquellen sind Azure Open Datasets bereinigt, normalisiert und in Azure-optimierten Formaten (Parquet) gespeichert. Die Datasets sind direkt in Azure Machine Learning, Databricks, Synapse Analytics und anderen Azure-Services nutzbar, ohne separate Download- oder Transformationsschritte.

Die Nutzung der Datasets selbst ist kostenlos. Kosten entstehen nur für Azure-Services wie Compute oder Storage, die für die Verarbeitung genutzt werden.

Typische Anwendungsfälle

ML-Model-Training: Nutzung von Wetterdaten, Demografie oder öffentlichen Verkehrsdaten zur Anreicherung eigener ML-Modelle für bessere Vorhersagen.

Data Science Prototyping: Schneller Einstieg in Data Science Projekte mit sofort verfügbaren, sauberen Datasets ohne langwierige Datenakquisition.

Feature Engineering: Anreicherung eigener Business-Daten mit externen Faktoren wie Wetter, Feiertagen oder demografischen Informationen.

Bildung und Forschung: Nutzung realer, großer Datasets für akademische Projekte, Kurse und Forschungsarbeiten.

Häufig gestellte Fragen zu Azure Open Datasets

Welche Datasets sind verfügbar?

Azure Open Datasets umfasst über 50 Datasets, darunter NOAA Weather Data, US Census, Public Holidays, NYC Taxi Trips, COVID-19 Data Lake, Genomics Data und viele mehr. Die vollständige Liste ist in der Dokumentation verfügbar.

Wie unterscheidet sich das von öffentlichen Datenquellen?

Azure Open Datasets sind bereinigt, normalisiert und in Cloud-optimierten Formaten gespeichert. Sie sind direkt über Azure SDKs und Services zugänglich, ohne Downloads oder separate ETL-Prozesse. Zudem werden viele Datasets automatisch aktualisiert.

Kann ich eigene Datasets beisteuern?

Aktuell können keine eigenen Datasets zu Azure Open Datasets hinzugefügt werden. Für eigene öffentliche Datasets sollten Azure Storage mit Public Access oder Azure Data Share genutzt werden.

In welchen Formaten sind die Daten verfügbar?

Die meisten Datasets sind in Parquet-Format gespeichert, was optimale Performance in Azure bietet. Einige sind auch als CSV verfügbar. Die Daten können über Azure Storage Blob APIs, Python SDK oder direkt aus Azure ML/Databricks zugegriffen werden.

Gibt es Nutzungsbeschränkungen?

Die Datasets sind für Forschung, Entwicklung und kommerzielle Nutzung frei verfügbar. Spezifische Lizenzen variieren je Dataset. Rate Limits oder Quotas existieren nicht, aber Azure-Service-Limits (z.B. Storage Requests) gelten.

Wie oft werden Datasets aktualisiert?

Die Update-Frequenz variiert: Wetterdaten werden täglich aktualisiert, Census-Daten bei neuen Veröffentlichungen, andere Datasets je nach Verfügbarkeit der Quelldaten. Die Dokumentation gibt Auskunft über Update-Frequenzen.

Kann ich die Datasets außerhalb von Azure nutzen?

Ja, die Datasets sind über öffentliche Azure Storage URLs zugänglich und können auch außerhalb von Azure heruntergeladen und genutzt werden. Die Nutzung in Azure bietet jedoch Performance-Vorteile durch Datenlokalität.

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Data Science und ML-Projekten mit Azure Open Datasets. Wir helfen bei Datenintegration, Feature Engineering und Aufbau von ML-Pipelines.

Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung zu Azure Open Datasets und Data Science auf Azure.

Typische Anwendungsfälle

Training von Machine Learning Modellen
Data Science Experimente und Prototyping
Anreicherung eigener Daten
Bildungs- und Forschungsprojekte

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Azure (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Azure dar.

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