Пятый день = пятый модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Шестой день = шестой модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Седьмой день = седьмой модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Начинаются выходные, и это отличная возможность, чтобы наверстать упущенное. Догоняйте, задавайте вопросы, если есть затруднения, а мы постараемся на них ответить.
Восьмой день = восьмой модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Всех с праздником.
Девятый день = девятый модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Одиннадцатый день = одиннадцатый модуль курса: https://stepik.org/course/8057/.

Двенадцатый день день = Двенадцатый модуль курса: https://stepik.org/course/8057/. Тут больше всего материала.

Изучение курса подходит к концу. Ваши отзывы и предложения по дальнейшему изучению?

Я подумал, а не поанализировать ли нам данные по грантовому конкурсу от Росмолодежи (когда-то я о них писал на пикабу)?
Если вам интересна это тема, предлагаю вам лайком поддержать мой запрос на машиночитаемые данные:
https://data.gov.ru/13518317052021-1424

отправляю сюда перед тем, как отправить в группу

Итак, этот чат на ближайшие два семестра превращается в чат взаимоподдержки по курсу Deep Learning School от МФТИ. На этом курсе есть два потока: базовый и продвинутый. Ещё у них есть свои чаты: @dls_fall2021_basic и @dls_fall2021_advanced. И их новостной канал: https://t.me/deep_learning_school_news

Сегодня этот канал стал открытым, поэтому возможно сюда потихоньку будут присоединяться люди. А может и не будут.
В ближайшее время я планирую начать выкладывать сюда опросы по статистике и машинному обучению, иногда здесь будут появляться интересные статьи.

Дайджест статей с хабра по data science за неделю:

О том, как выделять кластеры в очень больших данных с помощью Clickhouse
https://habr.com/ru/post/645291/
В статье автор на примерах clickhouse-диалекта sql-запросов показывает, как произвести кластеризацию очень больших данных.

Анализ постов Артемия Лебедева и модель, генерирующая посты в его стиле
https://habr.com/ru/post/596035/
Авторы проанализировали посты из телеграмма Артемия Лебедева. В статье есть много названий инструментов, которые можно поизучать, в конце дана модель, которая генерирует посты в стилистике Лебедева, но сама статья, мне кажется, вышла не очень интересной.

О некоторых трюках в соревнованиях по Data Science
https://habr.com/ru/post/600067/
Несколько трюков, направленных на сокрытие информации о своей успешности или на получение доп информации о приватной части датасета.

Достаточно объемная статья от ODS по интерпретации моделей
https://habr.com/ru/company/ods/blog/599573/
О проблемах и техниках в интерпретации моделей.

Какие курсы пройти по работе с данными

Новый запуск курса от Open Data Science
https://ods.ai/tracks/open-ml-course
Курс по основам Data Science стартует 1 февраля.

Курс от сообщества The Rolling Scopes
https://rs.school/machine-learning/
Бесплатный вводный курс по машинному обучению, стартует 7 февраля.

Новая волна курса от Deep Learning School
https://www.dlschool.org/
Предположительно стартует в фервале. Имеет два потока - продвинутый и базовый.

Курс по инжинирингу данных
https://datalearn.ru/kurs-po-getting-start-with-data-engineering
Пока что бесплатный курс по data engineering от практикующего специалиста.

Довольно интересное видео:
https://www.youtube.com/watch?v=gGce2JDbJAQ

Небольшая подборка каналов с вакансиями в data science.