Машинне навчання (або Machine Learning англійською мовою) зосереджено на розробці алгоритмів, що можуть навчатися на даних для подальшого прогнозу. Машинне навчання можна також визначити, як застосування статистичних методів у комп'ютерних алгоритмах для аналізу даних з метою прийняття оптимальних рішень. Наприклад, банк може вивчати, як демографічні дані пов'язані з невиплатою кредиту для того, щоб в майбутньому класифікувати нових клієнтів як «надійних» (кредит надається) та «проблемних» (кредит не надається). Мережа супермаркетів може розробляти систему прогнозу продажів для оптимізації складських запасів з урахуванням сезонних коливань попиту. Машинне навчання тісно пов'язане із комп'ютерною статистикою, яка розробляє алгоритми для впровадження статистичних методів на комп'ютерах. Залежно від типу системи машинного навчання розрізняють клаcифікацію, регресію, кластеризацію та ін.

Мова програмування R є легально-безкоштовним програмним середовищем для побудови статистичних моделей, аналізу та видобування даних, графічного представлення результатів та візуалізації даних. Одною із основних переваг мови R є велика кількість спеціалізованих пакетів, створених користувачами. Ці додаткові функції спроможні виконувати вузько-спеціалізовані задачі та доступні для скачування на сайті Comprehensive R Archive Network (CRAN). Графічні інтерфейси користувача, наприклад RStudio, дозволяють навіть початківцям швидко опанувати базовими навичками роботи.

Мова R є однією з найпопулярніших для machine learning та data mining, як можна переконатися на спеціалізованих платформах і форумах типу Kaggle. R також популярна серед науковців, в основному статистиків, але в тому числі і економістів, соціологів та політологів. Існує також широкий вибір методичок та підручників з покроковими інструкціями, програмами та прикладами.