在数据科学的学习过程中，实践是至关重要的一环。无论是数据收集还是数据清洗，只有亲身经历这个过程，才能真正体会到其中的挑战和努力。因此，学习数据科学的最佳途径就是动手实践。无论使用的是R、Python还是Weka，学习数据科学的基本方法都是先掌握使用工具的基础知识（例如数据如何存储？如何访问特定的数据点？如何进行数据操作等），然后就开始着手解决一个数据科学问题或项目。
为了帮助学习数据科学，推荐了一些认为有价值的数据集，并解释了为什么将它们包含在内。所有这些数据集都可以免费从互联网上获取，它们提供了一个窥视数据科学如何改变所生活的世界的机会。这些数据集无论是对于新手还是专业人士都具有吸引力。以下是推荐的五个数据集及其推荐理由：
这是推荐给任何初学者的第一个数据集，原因很简单——问题看起来简单，但实际上它提供了一个很好的理解典型数据科学项目涉及内容的机会。初学者可以在Excel中处理这个数据集，而专业人士可以使用高级工具来提取隐藏信息和算法来替代数据集中的一些缺失值。另一个很酷的方面是，可以在Kaggle上与其他数据科学家进行排名，看看位置。在深入Kaggle的世界之前，这个数据集正是需要的入门介绍。
这个项目被列入列表，是为了让初学者能够理解数据科学的力量。借助Twitter和一个良好的数据科学工具，可以发现世界对于特定话题的看法。第一次这样做时就被深深吸引。无论是电影评论、选举情绪还是任何热门话题，都可以通过自己的努力了解人们在说什么。进行这个练习不仅帮助理解挖掘社交媒体的一些挑战（特别是如果对文本挖掘感兴趣），它还帮助理解如何轻松地在脚本中集成API以访问社交媒体上的信息。
这个问题被列入列表，因为它是一个分割问题（与前两个问题不同），互联网上有各种解决方案可以帮助学习。如果曾经好奇智能手机是如何知道现在正在做什么的，这是一个有趣的应用。解决这个问题的另一个原因是，它帮助理解一种不同类型的问题——一个没有缺失值的问题（因为数据收集是自动进行的），所以重点是数据整理和学习。
这个问题专注于数据可视化，而不是显式地预测/机器学习（当然，没有人阻止应用那些）。挑战中提到的问题帮助理解商业智能工具可以帮助解决的业务挑战。同样，互联网上有大量有趣的可视化，可以看到一些最优秀的头脑产生了什么。