Datu apjoms pasaulē pieaug ik dienu un šie dati slēpj potenciālu biznesa vērtību. Jaunu biznesa iespēju meklēšana un saskatīšana datos mūsdienās ir būtiska jebkuras nozares uzņēmuma izaugsmes sastāvdaļa. Biznesa intelekts, informācijas paneļi un datu vizualizācija ir biznesa analītikas pamatā. Zināšanu atklāšana datos ir process, kas iekļauj datu izgūšanu, datu priekšapstrādi, atbilstošu analīzes metožu izvēli un pielietošanu, rezultātu interpretēšanu. Datizrace (data mining) ir statistikas un mašīnapmācības metožu lietojums vēsturiskajiem datiem ar mērķi iegūt skaidrojumu vai prognozi. Studiju kursā tiek apskatītas galvenās datizraces pieejas pārraudzītajā un nepārraudzītajā apmācībā – regresija, klasifikācija, klasterēšana, iepazīstoties ar populārākajām metodēm katrā no tām. Kā viens no klasifikācijas lietojumiem tiek apskatīta tekstuālu (nestrukturētu un daļēji strukturētu) datu analīze. Studiju kursa uzsvars tiek likts uz analītikas izpratnes veidošanu un praktisku darbošanos, ar bezkoda rīku Weka (pieredzējušiem lietotājiem – arī Python programmēšanas valodu) veicot datu analīzi reālām datu kopām un interpretējot iegūtās sakarības praktisko darbu ietvaros. Lielo datu analīze tiek sasaistīta ar augstas veiktspējas skaitļošanas (HPC) sniegtajām iespējām. Apgūtās zināšanas un prasmes datu analīzē studenti pielieto integrētās kursa projektā. Studiju kursa apguvei nav nepieciešamas iepriekšējās zināšanas datizracē vai programmēšanā. Studiju kurss ir pielāgots kombinēto studiju metodikai, un ietver asinhronas un sinhronas studiju aktivitātes, kā arī nepieciešamos atbalsta materiālus asinhronām studiju aktivitātēm.