このセミナーでは、ビジネスに必要なリーダーシップ、又チームにプラスの影響をどうやって与えるかについて学ぶ。個人の能力を最大限に引き出し、効果的なチームを構築し、ビジネス目標を達成するために、リーダーシップの能力をどのように活用するかについても話し合う。 

保存されたデータ要素を抽出し、その意味を理解し、形式を変換し、分析モデリングに適したデータセットを生成するためにそれらの間の新しい関係を導き出すために必要なスキルを学ぶ。 これらのスキルを使用して、処理されたデータを基に、企業の収益性を高めるために必要な予測モデルの構築をする。

保存されたデータ要素を抽出し、その意味を理解し、形式を変換し、分析モデリングに適したデータセットを生成するためにそれらの間の新しい関係を導き出すために必要なスキルを学ぶ。 データマイニングのデータ準備は、3つの要素で構成されている：（1）データマイニングプロセスの描写（プロセス全体を理解する必要がある）、（2）データの理解（理解するまでデータを適切に準備できない）、（3）データ 前処理（データをデータマイニングと互換性のある形式に変換します。）コースの終わりまでに、これらのスキルを使用して、強力な予測モデルの構築に互換性のある完全に処理されたデータセットを生成できるようになる。

予測分析とモデリングデータの基本を使用して、採用するアルゴリズムを決定する方法を学ぶ。 「ベストプラクティス」と、さまざまなオプションが予測モデルに与える影響を学習して、アルゴリズムが定性的に機能する方法をより深く理解する。 予測モデルの展開に対する一般的なアプローチを理解し、モデルを基に意思決定できるようになる。 モデルを監視する方法、モデルを更新するタイミング、モデルを展開および改良する方法、および適用可能なパフォーマンスメトリックを開発する方法を学習する。