Se tratan los siguientes temas principales:
- Patrones de exploración de datos
- Cálculo de tendencia central, Cálculo de variabilidad
- Cálculo de asociatividad, Cálculo de resumen gráfico
- Patrones de reducción de datos
- Selección de características, Extracción de características
- Patrones de ordenación de datos
- Imputación de características, Codificación de características - Discretización de características, Característica Estandarización
- Patrones de aprendizaje supervisados
- Predicción numérica, Predicción de categorías
- Patrones de aprendizaje no supervisados
- Descubrimiento de categorías, Descubrimiento de patrones
- Patrones de evaluación de modelos, Modelado de línea base
- Evaluación del desempeño del entrenamiento, Evaluación del desempeño de la predicción
- Patrones de optimización de modelos
- Aprendizaje de conjuntos, reentrenamiento frecuente de modelos
- Implementación de modelos ligeros, Aprendizaje de modelos incrementales