В курсе рассматриваются задачи анализа данных: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются такие методы их решения, как логистическая регрессия, метод опорных векторов (линейный и с применением ядер), методы отбора и кодировки признаков, регрессия, случайный лес, AdaBoost, ассоциативного поиска и др. Цель курса состоит в освоении студентами современных информационных технологий, формирование представлений о задачах, реализуемых с их помощью, и методах их решения, формирование алгоритмического мышления.