O evento acolheu cerca de 600 participantes e especialistas nas áreas da conferência. O programa científico incluiu 34 artigos publicados nas revistas Machine Learning e Data Mining and Knowledge Discovery, 131 artigos publicados em 3 vol. da LNCS Springer. O ECMLPKDD teve pela primeira vez um Industrial track com publicação de artigos nas atas da conferência. O programa incluiu também 9 sessões plenárias com oradores convidados, 10 tutoriais, 12 workshops, duas Discovery Challenges, e uma PhD session.

O evento contou com oradores ligados à academia e indústria e I&D, de instituições como a Universidade de Leuven (Bélgica), Universidade de Washington, Universidade de Stanford, Universidade de Washington State (EUA) e Universidade de Pisa (Itália), e as instituições Baidu Big Data Lab, Netflix, Microsoft Research (EUA), Huawei Technologies (China).

Os temas abordados revelam as tendências atuais da extração de conhecimento de dados. Desde os fundamentos matemáticos e estatísticos, deep-learning e computação paralela e distribuída para análise de grandes volumes de fluxos de dados, análise de redes sociais, meta-learning e seleção de algoritmos, processamento natural de linguagens, análise avançada e aprendizagem em dados temporais, integração da análise de dados em energias renováveis, ou machine learning nas ciências da vida, são apenas alguns dos temas abordados durante os cinco dias de conferência.

A edição de 2015 foi ainda palco da primeira Summer School on Data Sciences for Big Data, que se realizou na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP). Esta Escola de Verão foi concebida especialmente para alunos de mestrado e doutoramento e pretendia transmitir conhecimentos sobre técnicas inovadoras em data mining com recursos computacionais limitados. Participaram cerca de 110 investigadores. Foi organizada em colaboração com a Universidade de Dortmund, na Alemanha.

Os investigadores do INESC TEC responsáveis pela organização da ECML PKDD, o evento mais importante na Europa nas áreas de machine learning e data mining, são os seguintes: João Gama, Alípio Jorge, Rita Ribeiro, Pedro Pereira Rodrigues, Carlos Ferreira, João Mendes Moreira, Luís Torgo, Pavel Brazdil, Ricardo Campos, Márcia Oliveira (todos do LIAAD), Vítor Santos Costa, João Rodrigues, Sylwia Bugla (investigadores do Centro de Investigação em Sistemas Computacionais Avançados, CRACS), Jaime Cardoso (do Centro de Telecomunicações e Multimédia, CTM), e Carlos Soares (do Centro de Engenharia de Sistemas Empresariais, CESE).