สถาปัตยกรรมการทาเหมืองข้อมูล การกำาหนดแหล่งข้อมูล การจัดเตรียมข้อมูลการประมวลผลก่อนการทำเหมืองข้อมูล การเข้าใจลักษณะของข้อมูลที่จะขุดหา การทำความรู้จักและการวิเคราะห์ข้อมูล วิธีทางสถิติที่ใช้ในการคาดคะเน และการทำนาย การจำแนกโดยการเทียบเคียงกับข้อมูลเพื่อนบ้านใกล้เคียง ต้นไม้ตัดสินใจ เครือข่ายใยประสาทเทียม การจัดกลุ่มโดยวิธีลำดับชั้นและวิธีเคมีน กฎความสัมพันธ์ เทคนิคการประเมินผลโมเดล กรณีศึกษาการนำเหมืองข้อมูลไปใช้งาน

Architectures of data mining, source of data, preprocessing the data before mining, understanding type of data to be mined, data exploration and analysis, statistical approaches on estimation and prediction, k-nearest neighbor algorithm, decision trees, neural networks, hierarchical and k-means clustering, association rules, model evaluation techniques, and case studies