Насколько нужна математика специалистам индустрии Data Science?

Математика нужна специалистам индустрии Data Science для понимания, как работают методы машинного обучения. otus.ru Нередко ML-методы используют для хранения и обработки входных данных матрицы, а это область линейной алгебры. otus.ru

Также математические знания помогают:

• Корректно обрабатывать данные и правильно обучать модель — алгоритм, который находит оптимальное решение задачи. blog.skillfactory.ru
• Оптимизировать процессы. otus.ru Применение соответствующих знаний повышает скорость и точность работы ML-моделей, снижает количество ошибок. otus.ru
• Работать с многомерными пространствами и преобразовывать данные в большом количестве. otus.ru
• Правильно выбирать распределение и устанавливать зависимость между переменными. otus.ru

Некоторые важные разделы математики для Data Science: линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика, математический анализ и методы оптимизации, временные ряды. blog.skillfactory.ru

Уровень математических знаний зависит от целей и должности, которую хочет занять специалист. blog.skillfactory.ru Джуниору-специалисту достаточно базовых знаний, но чтобы расти в профессии, придётся углубить подготовку. blog.skillfactory.ru