Некоторые математические знания, необходимые для успешной карьеры в сфере аналитики данных:

• Линейная алгебра. 12 Она лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения и помогает эффективно обрабатывать и анализировать данные. 1
• Теория вероятностей и математическая статистика. 12 Эти разделы позволяют оценивать риски, делать прогнозы и проверять гипотезы. 1
• Математический анализ. 12 Он помогает понять, как работают многие алгоритмы оптимизации и моделирования. 1 Производные, интегралы, пределы — инструменты для поиска оптимальных решений и построения точных моделей. 1
• Численные методы. 1 Это набор инструментов для работы с неточными данными, приближёнными решениями и оптимизацией вычислений. 1
• Дискретная математика. 13 Она нужна для работы с графами, сетями и базами данных. 1

Уровень необходимых математических знаний зависит от специализации. 1 Для работы с простыми отчётами и базовой аналитикой достаточно базовых знаний статистики и работы с таблицами. 1 Для работы в области машинного обучения или глубокого анализа данных потребуется более глубокое понимание математики. 1