Почему часть опытных Data Scientist уверена, что без вышки и математики в ML делать нечего? Вот свежий пример из моих личных сообщений на хабре Это довольно частая история. Человек искренне верит, что без глубокой математики в ML не выжить. И звучит это всегда примерно одинаково: «Нужна фундаментальная подготовка», «Без абстрактного мышления не сможете решать сложные задачи», «Будете простыми кодерами». Теперь реальность 2025: — 80% индустриального ML — это не теорфизика, а здравый смысл + инженерка. — Глубокая математика нужна только ресёрчерам, и то не всегда. — В проде никто не выводит формулы и не доказывает теоремы. — Важнее уметь проектировать ML-системы, чем вычислять интеграл Лебега. — И чаще всего такие сообщения - проекции личного опыта: «Мне было тяжело значит, всем нужно так же». Для входа в ML достаточно базовых концепций: векторы, матрицы, производная, градиент, вероятность. Если хочешь войти в ML без хаоса и ненужных курсов — пиши в личку @george_khlestov, подскажу оптимальный путь.