G‘. M. Milliy iqtisodiyotda axborot tizimlar va texnologiyalar

Machine learning. Informatikada shakllangan ‘sun’iy idrok’ bo‘lib, mavjud ma’lumotlar tahlili asosida o‘z-o‘zini o‘qitishga yo‘naltirilgan algoritmlar hisoblanadi.
Natural language processing (NLP). Tabiiy tillarni o‘rganishga qaratilgan informatika va lingvistika usullarining to‘plami.
Network analysis. Tarmoq tugunlarida o‘zaro aloqalarni tahlil qilishga qaratilgan usullari to‘plami bo‘lib, ijtimoiy tarmoqlar mijozlarini munosabatlarini tahlil qilishda qo‘llaniadi.
Optimization. Murakkab tizimlar va jarayonlarni sonli usullar yordamida tiklab, ba’zi-bir ko‘rsatkichlarni yaxshilashga qaratilgan uslub. Bunda strategik qarorlarni qabul qilishda, investitsiyaviy tahlilni o‘tkazishda foydalaniladi.
Pattern recognition. Iste’molchilarni hatti-harakatini bashoratlashda bevosita o‘rgatish elementlaridan iborat bo‘lgan usullar to‘plami.
Predictive modeling. Hodisalarni ehtimolli rivojlanishini matematik modelini yaratishda qo‘llaniladigan uslublar to‘plami.
Regression. O‘zgaruvchilarning tasodifiy miqdorlarini qamrab olgan ma’lumotlar orasida qonuniyatli bog‘lanish borligini aniqlashga qaratilgan statistik usullar to‘plami bo‘lib, asosan data mining sohasida qo‘llaniladi.
Sentiment analysis. Tabiiy tilni tanib olishga asoslangan bo‘lib, iste’molchilarning kayfiyatini aniqlashga qaratilgan usul. Bunda axborotlar oqimidan qiziqarli axborotlarni ajratib olish va ularni baholash imkoni bor.
Signal processing. Radiotexnikadan olingan usul bo‘lib, shovqinli signallar ichidan axborotli signalni ajratib olish va uni tahlil qilish imkonini beradi.
Spatial analysis. Geografik ma’lumotlarni tahlil qilishga qaratilgan usullar to‘plami. Ma’lumotlar manbayi sifatida geoaxborot tizimlari xizmat qiladi.
Statistics. Ma’lumotlarni to‘plash, guruhlash, umumlashtirish, tashkillashtirish va ma’lumotlarni tahlil qilish hamda ularni iste’molchilar
uchun qulay bo‘lgan jadvallar shaklida tartibli ravishda taqdim etish kabi jarayonlarni o‘zida qamrab olgan fan hisoblanadi.