Si tu as déjà travaillé sur un projet perso de Data Science, tu as probablement passé beaucoup de temps à chercher des datasets pour la data science intéressants à analyser.
Il peut être amusant de passer au crible des dizaines d’ensembles de données pour trouver celui qui est parfait. Mais il est aussi frustrant de télécharger et d’importer plusieurs fichiers CSV, pour se rendre compte que les données ne sont finalement pas si intéressantes. Heureusement, il existe des banques de datasets en ligne qui ne conservent que les bons.
Dans cet article, nous allons parcourir plusieurs types de projets de Data Science : la visualisation de données, le traitement de données, le Machine Learning et le Data Cleaning.
Nous allons identifier, pour chacun, les bons endroits où trouver des datasets adaptés. Que tu souhaites peaufiner ton portfolio en montrant que tu maîtrises la visualisation de données, ou mettre en pratique tes compétences sur des algorithmes de Machine Learning, tu trouveras ici le dataset idéal.
En bref : pour trouver un dataset de data science, le bon site dépend du type de projet : FiveThirtyEight, BuzzFeed et Socrata pour la visualisation, AWS et Google pour les gros volumes, Kaggle, UCI et Nasdaq Data Link pour le Machine Learning, data.world, Data.gov et la Banque mondiale pour le nettoyage de données. L’article présente 18 sources, avec des exemples de datasets pour chacune.
Où trouver des datasets pour un projet de visualisation de données ?
Un projet type de visualisation de données pourrait être : « Je souhaite réaliser des graphiques montrant la façon dont le revenu varie à travers les différents pays d’Europe, ou l’évolution du chômage dans un pays au choix ».
Voici les points qui caractérisent un bon dataset pour de la visualisation de données :
- Il ne devrait pas être en désordre : tu n’as pas envie de passer beaucoup de temps à nettoyer les données ;
- Il devrait être suffisamment riche et intéressant pour produire des graphiques ;
- Idéalement, chaque colonne devrait être bien expliquée, pour que la visualisation soit précise ;
- Il ne doit pas contenir trop de lignes ou de colonnes, pour rester facile à manipuler.
Pour les projets de visualisation de données, privilégie les sites d’information qui publient leurs données publiquement. Ils nettoient généralement les données pour toi et proposent déjà des graphiques que tu peux reproduire ou améliorer.
1. FiveThirtyEight
FiveThirtyEight est un site d’information très populaire créé par Nate Silver (auteur du livre The Signal and the Noise, que je recommande). Il publiait des articles toujours axés sur l’étude de données.
FiveThirtyEight fournissait sur GitHub les datasets utilisés dans ses articles.
Voir le GitHub de FiveThirtyEight
Mise à jour 2026 : ABC News a fermé FiveThirtyEight en mars 2025. Le dépôt GitHub reste une référence pour retrouver ces jeux de données, mais vérifie qu’il est toujours accessible avant de t’appuyer dessus.
Voici quelques exemples:
- Airline Safety – contient des informations sur les accidents de chaque compagnie aérienne.
- US Weather History – données météorologiques historiques pour les États-Unis.
- Study Drugs – données sur les consommateurs de la drogue Adderall aux États-Unis.
2. BuzzFeed
BuzzFeed a commencé comme un site d’articles de divertissement, puis a évolué et publie aujourd’hui des enquêtes abouties. Il rend aussi les datasets utilisés dans ses articles disponibles sur GitHub.
Voici quelques exemples:
- Federal Surveillance Planes – contient des données sur les avions utilisés pour la surveillance nationale.
- Zika Virus – données sur la géographie de l’épidémie de virus Zika.
- Firearm background checks – données sur les vérifications des antécédents des personnes qui tentent d’acheter des armes à feu.
3. Socrata OpenData
Socrata OpenData est un portail de datasets nettoyés, qui peuvent être explorés dans le navigateur ou téléchargés. Une part importante de ces données provient de sources gouvernementales américaines (et beaucoup d’entre elles sont périmées).
Tu peux explorer et télécharger des données sans t’inscrire, et utiliser les outils de visualisation et d’exploration directement dans le navigateur.
Voici quelques exemples:
- White House staff salaries – des données sur les salaires de chaque membre de la Maison Blanche en 2010.
- Radiation Analysis – données sur les produits laitiers radioactifs dans certains états des États-Unis.
- Workplace fatalities by US state – le nombre de décès dans le milieu du travail aux États-Unis.
Où trouver des datasets pour un projet de traitement de données ?
Parfois, tu as besoin de travailler avec de grands volumes de données. Le résultat final compte alors moins que le processus de lecture et d’analyse. Tu peux utiliser des outils comme Spark ou Hadoop pour distribuer le traitement sur plusieurs nœuds.
Pour choisir un bon dataset de traitement de données, garde en tête que :
- plus les données sont propres, mieux c’est : nettoyer un grand volume de données peut prendre beaucoup de temps ;
- le dataset devrait être intéressant ;
- il devrait exister une question intéressante à laquelle ces données permettent de répondre.
Un bon endroit pour trouver de grands ensembles de données publiques, ce sont les fournisseurs de cloud comme Amazon et Google. Ils ont intérêt à les héberger : tu dois les analyser avec leur infrastructure (et la payer).
4. AWS Public Datasets
Amazon met de grands ensembles de données à disposition sur sa plateforme Amazon Web Services. Tu peux les télécharger et les utiliser sur ton ordinateur, ou les analyser dans le cloud avec EC2 et Hadoop via EMR.
Amazon propose un registre qui répertorie tous les ensembles de données que tu peux parcourir. Tu auras besoin d’un compte AWS (Amazon offre un niveau d’accès gratuit aux nouveaux comptes), ce qui te permet d’explorer les données sans être facturé.
Voir les datasets publics d’AWS
Voici quelques exemples :
- Common Crawl Corpus – données issues de l’exploration de milliards de pages Web.
- Landsat images – images satellitaires à résolution modérée de la surface de la Terre.
5. Google Public Data sets
Tout comme Amazon, Google propose un service d’hébergement cloud, appelé Google Cloud Platform (GCP). Avec GCP, tu peux utiliser BigQuery pour explorer de grands ensembles de données.
Google répertorie les ensembles de données publics sur une page dédiée. Tu dois créer un compte GCP ; le premier téraoctet de requêtes par mois est gratuit.
Voir les datasets publics de Google
Voici quelques exemples:
- USA Names – les prénoms déclarés à la sécurité sociale américaine sur plus d’un siècle.
- Github Activity – l’activité publique d’un très grand nombre de dépôts GitHub.
- Historical Weather – données de milliers de stations météo de la NOAA, depuis 1929.
6. Wikipedia
Wikipédia est une encyclopédie gratuite, en ligne et éditée par la communauté, qui contient des pages sur absolument tout. Dans le cadre de son engagement à faire progresser les connaissances, elle offre gratuitement tout son contenu et génère régulièrement des sauvegardes de tous ses articles.
Elle te donne aussi accès à l’historique des modifications : tu peux suivre l’évolution d’une page au fil du temps, ainsi que les personnes qui y contribuent.
Le site Wikipédia détaille les différentes façons de télécharger les données, ainsi que des scripts pour les reformater.
Voici quelques exemples:
- All images and other media from Wikipedia – toutes les images et autres fichiers multimédias de Wikipédia.
- Full site dumps – le contenu de Wikipédia, dans divers formats.
Où trouver des datasets pour un projet de Machine Learning ?
Dans un projet de Machine Learning, tu veux pouvoir prédire les valeurs d’une colonne à partir des autres colonnes d’un ensemble de données.
Pour cela, il faut s’assurer que :
- l’ensemble de données n’est pas trop en désordre, sinon on passera trop de temps à nettoyer les données ;
- il existe une colonne cible intéressante à prédire ;
- les autres variables ont un lien avec la colonne cible.
Il existe quelques dépôts en ligne d’ensembles de données spécifiques au Machine Learning. Ils sont généralement nettoyés au préalable, ce qui permet de tester des algorithmes très rapidement.
7. Kaggle
Kaggle est une communauté de data scientists qui organise des compétitions de Machine Learning. Le site propose une grande variété de datasets intéressants fournis par des tiers, ainsi que des compétitions en cours et d’autres terminées.
Tu peux télécharger des données pour l’une ou l’autre, mais tu dois créer un compte Kaggle et accepter les conditions d’utilisation de la compétition.
Chaque compétition a son propre ensemble de données associé. Kaggle propose aussi des datasets partagés par les utilisateurs, accessibles dans la section « Datasets ».
Voici quelques exemples:
- Satellite Photograph Order – des photos satellites de la Terre ; le but est de prédire quelles photos ont été prises avant les autres.
- Manufacturing Process Failures – des variables mesurées pendant un processus de fabrication ; l’objectif est de prédire les défauts.
- Multiple Choice Questions – des questions à choix multiples et leurs réponses correctes ; le but est de prédire la réponse à une question donnée.
8. UCI Machine Learning Repository
Le UCI Machine Learning Repository est l’une des plus anciennes sources de données sur le Web. Les datasets sont fournis par les utilisateurs, donc plus ou moins bien documentés et propres, mais la grande majorité sont prêts pour le Machine Learning. C’est un excellent premier arrêt quand tu cherches des ensembles de données intéressants.
Tu peux télécharger les données directement, sans inscription. Ces ensembles de données ont tendance à être assez petits et peu complexes, mais ils sont parfaits pour s’entraîner au Machine Learning.
Voir le UCI Machine Learning Repository
Voici quelques exemples:
- Email spam – des e-mails, avec une étiquette indiquant s’ils sont ou non des spams.
- Wine classification – divers attributs pour 178 vins différents.
- Solar flares – attributs des éruptions solaires, utiles pour prédire leurs caractéristiques.
9. Quandl (Nasdaq Data Link)
Quandl, devenu Nasdaq Data Link, est un dépôt de données économiques et financières. Certaines sont gratuites, mais de nombreux ensembles de données sont payants.
Il est utile pour construire des modèles qui prédisent des indicateurs économiques ou des cours boursiers. Grâce à la grande quantité de datasets disponibles, tu peux même créer un modèle complexe qui en combine plusieurs pour prédire les valeurs d’un autre.
Voir les datasets de Nasdaq Data Link
Voici quelques exemples:
- Entrepreneurial activity by race and other factors – contient des données de la fondation Kauffman sur les entrepreneurs aux États-Unis.
- Chinese macroeconomic data – Indicateurs de la santé économique chinoise.
- US Federal Reserve data – Indicateurs économiques américains, de la Réserve fédérale.
Où trouver des datasets pour un projet de Data Cleaning ?
Parfois, il est très satisfaisant de prendre un ensemble de données réparti sur plusieurs fichiers, de les nettoyer, de les condenser en un seul, puis de faire une analyse.
Dans ce type de projet, il faut parfois des heures de recherche pour comprendre ce que signifie chaque colonne. Il peut aussi arriver que le dataset ne convienne pas à ce que tu essaies de faire, et tu devras alors recommencer.
Pour un projet de nettoyage de données, cherche un dataset qui :
- est réparti sur plusieurs fichiers ;
- offre de nombreux angles d’analyse possibles ;
- demande une bonne dose de recherche pour être compris ;
- est aussi « réel » que possible.
Ces datasets se trouvent généralement sur des agrégateurs, qui rassemblent des données de sources multiples avec peu de curation. Trop de curation donnerait des ensembles de données trop soignés, donc trop faciles à nettoyer.
10. data.world
data.world se décrit comme « le réseau social des données partagées », mais pourrait plus justement s’appeler « GitHub pour les données ». Tu peux y rechercher, copier, analyser et télécharger des ensembles de données, mais aussi y publier les tiens pour collaborer avec d’autres.
Il est devenu l’un des lieux de référence pour accéder aux données, avec de nombreux datasets fournis par les utilisateurs et des partenariats avec diverses organisations, notamment pour des données américaines.
Ses outils sont un facteur clé de différenciation : tu peux écrire des requêtes SQL dans l’interface pour explorer les données et joindre plusieurs datasets. Des SDK pour R et Python facilitent aussi l’acquisition et l’utilisation des données dans l’outil de ton choix.
Voir les datasets de data.world
11. Data.gov
Data.gov fait partie d’un effort américain vers un gouvernement plus ouvert. Le site permet de télécharger des données provenant de nombreuses agences gouvernementales américaines, des budgets aux résultats scolaires.
La plupart des données nécessitent des recherches supplémentaires, et il est parfois difficile de savoir quelle version d’un dataset est la bonne. Tout le monde peut télécharger les données, bien que certains ensembles exigent d’accepter des accords de licence.
Tu peux parcourir les ensembles de données sans t’inscrire, par sujet ou via une recherche.
Voici quelques exemples:
- Food Environment Atlas – des données sur la façon dont les choix alimentaires locaux influent sur l’alimentation aux États-Unis.
- School system finances – une enquête sur les finances des systèmes scolaires aux États-Unis.
- Chronic disease data – données sur les indicateurs de maladies chroniques dans toutes les régions des États-Unis.
12. The World Bank
La Banque mondiale (World Bank) est une organisation de développement qui offre des prêts et des conseils aux pays en développement. Elle finance des programmes, puis recueille des données pour en suivre le succès.
Tu peux parcourir ses ensembles de données sans t’inscrire. Ils comportent de nombreuses valeurs manquantes, et il faut parfois plusieurs clics pour accéder aux données.
Voir les datasets de la Banque mondiale
Voici quelques exemples:
- World Development Indicators – des informations sur le développement, pays par pays.
- Educational Statistics – données sur l’éducation par pays.
- World Bank project costs – données sur les projets de la Banque mondiale et leurs coûts correspondants.
13. /r/datasets
Reddit est un site de discussion communautaire populaire, avec une section consacrée au partage d’ensembles de données intéressants : le subreddit /r/datasets. Leur portée varie beaucoup, puisqu’ils sont tous soumis par les utilisateurs, mais ils sont souvent très intéressants.
Tu peux parcourir le subreddit /r/datasets ou consulter les datasets les plus plébiscités (upvoted) depuis le lien ci-dessous.
Voir les Top Posts /r/datasets
Voici quelques exemples:
- All Reddit submissions – les soumissions Reddit jusqu’en 2015.
- New York City property tax data – données sur les propriétés de New York et leur valeur estimée.
14. Academic Torrents
Academic Torrents est un site axé sur le partage des ensembles de données issus d’articles scientifiques. Il regorge de datasets intéressants, auxquels il manque simplement un peu de contexte.
Tu peux parcourir les ensembles de données directement sur le site. Comme c’est un site de torrents, tous peuvent être téléchargés immédiatement, mais il te faut un client BitTorrent. Deluge est une bonne option gratuite.
Voir les datasets d’Academic Torrents
Voici quelques exemples:
- Enron emails – de nombreux e-mails de dirigeants d’Enron, une société qui a fait faillite.
- Student learning factors – facteurs qui mesurent et influencent l’apprentissage des élèves.
- News articles – articles de presse avec de nombreux attributs et une variable cible.
Où trouver des données en streaming (temps réel) ?
Quand on construit un projet de Data Science, on télécharge très souvent un ensemble de données, puis on le traite. Mais les services en ligne génèrent de plus en plus de données en temps réel, qui ne sont pas disponibles sous forme de dataset : tweets, cours de bourse, etc.
Il n’y a pas beaucoup de bonnes sources pour ce type de données. En voici quelques-unes, au cas où tu voudrais t’essayer à un projet de données en continu (et en temps réel).
15. Twitter (X)
Twitter, devenu X, propose une API de streaming qui permet de filtrer et de diffuser des tweets. Tu peux imaginer de nombreux projets : déterminer quels endroits sont les plus heureux, ou quelles langues sont les plus complexes.
Tu peux commencer avec la documentation de l’API X.
Démarrer avec l’API X (Twitter)
Mise à jour 2026 : l’accès à l’API est désormais payant pour la plupart des usages. Vérifie les tarifs avant de lancer un projet.
16. GitHub
GitHub propose une API qui donne accès à l’activité et au code des dépôts. Les possibilités sont infinies : construire un système qui évalue automatiquement la qualité du code, ou comprendre comment le code évolue au fil du temps dans les grands projets.
Tu peux commencer avec la documentation de l’API REST de GitHub.
17. Quantopian
Quantopian était un site où l’on pouvait développer, tester et déployer des algorithmes de trading, avec un accès gratuit aux cours boursiers minute par minute.
Pour t’y essayer aujourd’hui, tu peux récupérer des cours via la bibliothèque Python yfinance et construire toi-même un algorithme de prédiction du cours des actions.
Voir les projets open source de Quantopian
Mise à jour 2026 : la plateforme Quantopian a fermé en 2020. Seuls ses projets open source restent disponibles sur GitHub.
18. Wunderground
Weather Underground (Wunderground) proposait une API de prévisions météo avec jusqu’à 500 appels gratuits par jour. Ces appels permettaient de constituer un dataset de météo historique, et de prédire la météo du lendemain.
Mise à jour 2026 : l’API gratuite n’est plus disponible. Pour un projet météo, Open-Meteo propose une API gratuite, sans clé, avec prévisions et historique.
Une fois ton dataset choisi, pour apprendre à l’analyser et à le visualiser, le parcours Analyse et visualisation des données de DataXp te fait pratiquer sur des exercices corrigés, avec un coach IA qui t’aide quand tu bloques. Les premiers modules sont gratuits.
Questions fréquentes sur les datasets pour la data science
Où trouver des datasets gratuits pour un projet de Machine Learning ?
Sur Kaggle (compétitions et datasets partagés, avec un compte gratuit) et sur le UCI Machine Learning Repository, où tu peux télécharger les données sans inscription. Les datasets de UCI sont plutôt petits et peu complexes, mais parfaits pour s’entraîner. Nasdaq Data Link (ex-Quandl) convient pour les données économiques et financières, mais de nombreux datasets y sont payants.
Quelles sont les caractéristiques d’un bon dataset pour la visualisation de données ?
Il ne doit pas être en désordre, pour ne pas passer du temps à le nettoyer. Il doit être assez riche pour produire des graphiques, avec des colonnes bien expliquées, et ne pas contenir trop de lignes ou de colonnes pour rester facile à manipuler. Les sites d’information qui publient leurs données, comme BuzzFeed, sont un bon point de départ.
Où trouver de grands volumes de données publiques pour un projet de traitement de données ?
Chez les fournisseurs de cloud. Amazon propose ses AWS Public Datasets (avec un compte AWS et un niveau d’accès gratuit pour les nouveaux comptes), et Google ses datasets publics, explorables avec BigQuery (le premier téraoctet de requêtes par mois est gratuit, avec un compte GCP).
Quel type de dataset choisir pour s’entraîner au nettoyage de données (Data Cleaning) ?
Un dataset réparti sur plusieurs fichiers, qui offre de nombreux angles d’analyse, demande de la recherche pour être compris et reste aussi « réel » que possible. On en trouve sur des agrégateurs comme data.world, Data.gov ou la Banque mondiale, qui rassemblent des données de sources multiples avec peu de curation.
Où trouver des données en temps réel pour un projet de data science ?
Il y a peu de bonnes sources. L’API de streaming de X (ex-Twitter) et l’API de GitHub en font partie, mais l’accès à l’API de X est désormais payant pour la plupart des usages. Pour la météo, Open-Meteo propose une API gratuite sans clé, avec prévisions et historique.
Conclusion
Dans cet article, nous avons vu les bons sites pour trouver des ensembles de données pour tout type de projet de Data Science. J’espère que tu y trouveras des données intéressantes pour t’amuser !
Une fois ton dataset choisi, retrouve nos 22 astuces Pandas pour l’explorer, et pour aller plus loin avec Python, consulte aussi notre guide des 21 astuces et concepts Python pour améliorer ton code.
