Отдельно, нужна ли математика в DS? - безусловно, да. Понятное дело, что 85% от всей своей работы, вы не будете сидеть, закопавшись в чужих научных трудах и с видом профессора Дамблдора что-то там мастерить из говна и PyTorch блоков. Большую часть своей жизни вы потратите на переписывание или дописывание уже существующих пайплайнов ML систем, создание пред- пост- процессингов для обработки изображений, подключение новых моделек на прод, докручивание уже готовых решений. Но вы так же должны понимать, что задачи связанные с исследовательской деятельностью у вас так же будут, ибо это ваш хлеб. Я согласен, что многие научные решения сразу же публикуют на github, да и реализовывать всё с нуля не всегда может быть правильным решением, но разбираться в этом НАДО, надо понимать что и как устроено, какие есть слабые места или преимущества у моделей, что можно в них подкрутить или изменить под свои нужды. Без математики вы не уедете далеко, хотя бы потому, что вы не поймёте как перемножить две матрицы. Это вовсе не означает, что универская база это всё, что вам нужно, далеко нет. Вам придётся изучать такие вещи, которые универ просто физически не сумеет вам рассказать даже за 2 года обучения одному предмету, а порой это нужно делать быстро и хотя бы просто понимать как это прикрутить к своему решению, пусть и с учётом того, что основной математический аппарат написан уже за вас.
Как я вкатывался...
В 7 классе выиграл мир по математике.
В 9 классе забил и ушел на повара в ПТУ.
В 22 год вспомнил, что когда-то кодил и за неделю подготовился к собесу на мидла.
Ультимативный гайд! Лайки, ау?
Держи брат!
главное, чтобы не так)
Стандартная история вкатунов образца 2015-2016 года)
Какие тут все умные. Аж страшно
Не-не, у меня один нейрон в башке на пару с @Габедан Прайз просто иногда он достаётся мне и я пытаюсь чёта изучать.