Создать папку проекта и наполнить её

[aromanenko]

1. папка под Research
   стоит разложить отдельно ML и AA
2. folder под сохранённые данные для обучения ML
   данные зазипить tr.pl.
3. py - файл по парсер (скачиваем данные в налету созданную папку в корне проекта)
4. py-file под сборку train ML таблицы
5. py-file с агрегирующим алгоритма (и вокруг)
6. ipynb с последоватетльными шагами, чтобы построить прогноз матчей следующих 7 дней
   1. вызвать парсер, скачать эти 7 матчей
   2. собрать ABT,
   3. обучить ML и предсказать (здесь указывается на базе экспериментов, какие алгоритма обучать и какими предсказывать)
   4. прогнать AA и сделать финальный прогноз
      В качестве ответа - id матча и 2 вероятности.

7*. ipynb для обновления данных в папке с данными