Obsah předmětu je následující: metody redukce dat, strojové učení, předzpracování dat, Exploratory Data Analysis, statistický přístup k dolování dat, shluková analýza (hierarchické a k-means shlukování), Bayesovská pravidla, k-Nearest Neighbor algoritmus, rozhodovací stormy, faktorová analýza, samoorganizující se mapy SOM, asociační a fuzzy pravidla, rough sets, metody analýzy mnohadimenzionálních dat, analýza časových řad, PCA, ICA, NMF, SVD, tenzorová data, redukce tenzorů, hodnocení kvality modelů, vizualizace, konceptuální svazy, metoda GUHA, dobývání znalostí z databází.