Secara garis besar, buku ajar ini pembahasannya mulai dari pengenalan machine learning, data dalam machine learning, tipe-tipe machine learning, tahapan machine learning, supervised learning : linear regression, K-NN, naïve bayes dan decision tree (pyhton), unsupervised learning : k-means, association rule : apriori algorithm. Selain itu materi mengenai supervised learning: backpropagation neural network (python) juga di bahas secara mendalam. Buku ajar ini disusun secara sistematis, ditulis dengan bahasa yang jelas dan mudah dipahami, dan dapat digunakan dalam kegiatan pembelajaran.