Насколько хорошо надо знать математику в data science?
========================================================

 Это не только про статистику и теорию вероятностей. Скорее про математический анализ и линейную алгебру, которые мне не понятны и я боюсь, что они очень важны для работы / собеседований.  

  

Насколько мне хорошо эти области надо знать? Надо ли вообще их хорошо знать или они только для понимания работы нейросетей? Их понимание зависит от возраста(мне 16)?  

  

Если можно, то напишите не свое понимание этого вопроса, а опыт. 

 все! я разобрался 

 А что там писать. Все написано уже сотню раз, в том числе и на этом форуме - больше десятка. Но вам не только математику лень учить, но и искать самому. Ладно повторю еще раз специально для вас.  

  

data science ≠ .fit()  

  

Где-то в одной из книг по DS попалась такое выражение "статистика - это грамматика Data Science". Если под data science вы понимаете не механический вызов готовых функций или программ, а действительно НАУКУ о данных(data SCIENCE), т.е. в первую очередь понимание того, как оно все работает, почему в одних случаях надо применять одни методы, а в других - другие, какие проблемы возникнут, если применить что-то "не то", ни к тем данным, ни при тех ограничениях и пр. - тогда без знания математики вам не обойтись.  

Математика в DataScience это тоже, что и анатомия в медицине. Может-ли врач считаться врачем, если он не понимает анатомии, а умеет лишь выписывать лекарства?  

А то, что "математический анализ и линейную алгебру, которые...не понятны" простите, а вы в свои 16 лет их где учили? Эти науки начинаются в универе. Откуда вы знаете понятны они вам или нет?   

  

Про то, что именно из математики надо знать специалисту по DS тоже написано много и подробно. Не буду повторяться - дам ссылки, читайте.   

[https://proglib.io/p/obuchenie-data-science-kakie-...](https://proglib.io/p/obuchenie-data-science-kakie-znaniya-po-matematike-nuzhny-specialistu-po-analizu-dannyh-2020-12-24)  

[https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/...](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/tutorial-the-math-of-machine-learning-berkeley-university)  

[https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathe...](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathematics-behind-machine-learning/)  

<https://habr.com/ru/post/432670/>  

[https://ai-news.ru/2018/12/vazhnye\_aspekty\_matemat...](https://ai-news.ru/2018/12/vazhnye_aspekty_matematiki_v_nauke_o_dannyh_chto_i_pochemu.html)  

[https://tproger.ru/curriculum/data-scientist-curri...](https://tproger.ru/curriculum/data-scientist-curriculum/)  

  

Думаю, для начала хватит. А там- сами разберетесь.