Veri bilimi tarafında yoğunlukla kullanılan açık kaynak kodları sayesinde gelişen makine öğrenmesi algoritmaları artık firmalar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda TSEV bünyesinde sigorta şirketlerinden de ilgi göreceği ve talep geleceği düşünülerek analitik vizyon ve misyonun veri manipülasyonu, görselleştirme ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulamalarının gösterilmesi ve eğitiminin verilmesi amaçlanmaktadır. Eğitimin iş birimlerinin analitik çalışmasına olanak sağlayacak ihtiyaçların belirlenmesi, kaynak planlaması, hızlı kazanım aksiyonları oluşturabilecek yetkinliğinin kazandırılması konularında destek olması amaçlanmaktadır.

1) Büyük veri ve Makine Öğrenmesine Giriş 

• Çıkarım oluşturma, İnsan nasıl öğreniyor ? Doğa nasıl öğreniyor?
• Veriye Ulaşma ve Verinin Sınıflandırılması
• Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Sınıflandırılması
• Şirketlerde Büyük Veri ve Makine Öğrenmenin Konumlandırılması
  1. Strateji
  2. Teknoloji
  3. İnsan Kaynağı
  4. Projelendirme 

2) Büyük ve Alternatif Veri

• Bireysel Aktivite Verisi
• İş Süreçleri Verileri
• Sensör Verileri
• Dijital İz

3) Makine Öğrenmesi Metodolojileri 

• Denetimli Öğrenme: Regresyon
• Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma
• Denetimli Öğrenme: Karar Ağaçları
• Denetimli Öğrenme: Yapay Sinir Ağları
• Denetimsiz Öğrenme: Faktör Analizi
• Derin ve Takviyeli Öğrenme
• Makine Öğrenmesi Metodolojilerinin Karşılaştırması