Verilerin bol miktarda olduğu dünyada yapılandırılmış verilerin düzenlerini öğrenmek için makinelerden faydalanmak oldukça etkili olabilir. Makine öğreniminin temel unsurlarını keşfediyor, regresyon, sınıflandırma, model değerlendirme metrikleri, aşırı uyum gösterme, lineer regresyon, toplama yöntemleri, model seçimi ve hiperparametre optimizasyonu gibi kavramları tartışıyoruz.
Scikit-öğrenim gibi güçlü paketler aracılığıyla öğrenciler makine öğrenimindeki temel kavramları güçlü bir şekilde anlamanın yanısıra doğru kestirimsel modelleri etkin bir şekilde eğitmek ve karşılaştırmak yetkinliğine de sahip olmaktadırlar.. Verileri farklı formatlarda ele almak amacıyla karmaşık ETL hatları oluşturma, mükerrer çalışmaları azaltmak için özellik birliktelikleri gibi araçlarla modelleri geliştirme ve prototip oluşturma ve geliştirmeyi hızlandırmak için paralelleşme gibi kolaylaştırıcı uygulamalar konusunda uygulamalı bir deneyim edinmektedirler.
