کتاب "یادگیری ماشین برای دانشمندان کامپیوتر و تحلیل‌گران داده" راهنمای جامعی است که به بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی یادگیری ماشین می‌پردازد. این کتاب به معرفی انواع یادگیری (نظارتی، بدون نظارت و تقویتی)، مبانی ریاضی (جبر خطی، احتمال و آمار، تکنیک‌های بهینه‌سازی)، الگوریتم‌های نظارتی (رگرسیون، طبقه‌بندی)، الگوریتم‌های بدون نظارت (خوشه‌بندی، کاهش ابعاد)، روش‌های پیشرفته (روش‌های مجموع‌گیری، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق)، پردازش زبان طبیعی، و ابزارهای برنامه‌نویسی می‌پردازد. همچنین، به پیاده‌سازی عملی، مطالعه موردی در صنایع مختلف، ملاحظات اخلاقی و روندهای آینده در زمینه یادگیری ماشین توجه دارد.

هدف این کتاب ارائه دانش نظری و مهارت‌های عملی برای استفاده مؤثر از یادگیری ماشین توسط دانشمندان کامپیوتر و تحلیل‌گران داده است.