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介绍有监督和无监督预测建模、数据挖掘和机器学习概念。使用工具和库来分析数据集，构建预测模型，并评估模型的拟合性。涵盖常见的学习算法，包括降维、分类、主成分分析、k-NN、k-均值聚类、梯度下降、回归、逻辑回归、正则化、多类数据和算法、增强和决策树。研究支持算法的概率、统计和线性代数的计算方面，包括抽样理论和计算学习。需要用R和Python编程。将概念应用于常见的问题领域，包括推荐系统、欺诈检测或广告。

先决条件:(ds4100，最低成绩为D-或DS 3000最低成绩为D-);（CS 2810最低成绩为D-或经济2350最低成绩为D-或ENVR 2500最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-或MGSC 2301最低成绩为D-或PHTH 2210最低成绩为D-或2320年心理学最低成绩为D-))或(CS 2810最低成绩为D-;CS 3500最低成绩为D-)

属性(s):NUpath分析/使用数据，NUpath顶点经验，NUpath写作密集