| 1 | Temel kavramlar, veriyle çalışma ve veri hazırlama | |
| 2 | Python Anaconda ve Jupyter | |
| 3 | Lineer regresyon ve çoklu regresyon | |
| 4 | kNN, öznitelik seçimi, sınıflama performansı | |
| 5 | Navie Bayes sınıflandırma | |
| 6 | Lojistik Regresyon | |
| 7 | Destek Vektör Makineleri | |
| 8 | Genel tekrar | |
| 9 | Karar Ağaçları ve İyileştirme Yöntemleri | |
| 10 | Boyut Azaltma ve Temel Bileşen Analizi | |
| 11 | Boyut Azaltma ve Temel Bileşen Analizi | |
| 12 | Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları | |
| 13 | Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları | |
| 14 | Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları | |