Data Science часто представляют как область, где всё решает код: взял библиотеку, запустил модель, получил прогноз. Такой подход может сработать на первых шагах, но быстро приходит момент, когда готовых инструментов не хватает. Возникают вопросы: почему алгоритм работает именно так, что означают его параметры, как правильно проверить результаты. Без понимания математических основ эти вопросы остаются без ответа. Математика — это не сухая теория, а язык, на котором описываются данные, методы и выводы. Понимание этого языка делает работу дата-сайентиста осмысленной и позволяет строить не просто работающие, но устойчивые и объяснимые модели.
