قد يبدو النموذج ممتازًا في دفتر الملاحظات ويكون عديم القيمة في التداول وليس السبب المعتاد هو الخوارزمية بل التقييم. تعلّم هذه المهارة scikit-learn كطريقة عمل مع اختبارات قصيرة (أرقام تحسبها وخطوات ترتبها ومفاهيم تطابقها) وأمثلة مالية: لماذا يجب ملاءمة المُقيِّس على أيام التدريب فقط وكيف تسرّب التسميات المتداخلة المستقبل وكيف يزيله التطهير والحظر وماذا يفعل ridge وlasso بالمعاملات ولماذا بالكاد يتفوق الانحدار اللوجستي للاتجاه على تخمين الصعود دائمًا وكيف تفرط الغابة في ملاءمة إشارة ضعيفة وكيف يُقيَّم نموذج العوائد بمعامل المعلومات وكم ملاءمة يحتاج البحث الأمين عن المعاملات الفائقة وماذا يستطيع التجميع وتحليل المكونات وأهمية التبديل أن يقولوه وما لا يستطيعون. والمشروع الختامي مختبر برمجي تبني فيه مقسّم المشي الأمامي مع التطهير والميزات المقطعية وتقييم نموذج شهري للأسهم.
يُتوقع إلمام بـ Python وNumPy وpandas مع الإحصاء الأساسي (المتوسط والتباين والارتباط والانحدار).
