L'une des tâches les plus courantes effectuées par les scientifiques et les analystes de données est la prédiction et l'apprentissage automatique. Ce cours couvrira les composants de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction en mettant l'accent sur les applications pratiques. Le cours fournira des bases dans des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de tests, l'overfitting et les taux d'erreur. Le cours présentera également une série de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des modèles et des algorithmes, notamment la régression, les arbres de classification, Naive Bayes et les forêts aléatoires. Le cours couvrira le processus complet de construction de fonctions de prédiction, y compris la collecte de données, la création de caractéristiques, les algorithmes et l'évaluation.