Вопрос несколько странный ввиду реально НЕСМЕТНОГО количества книг по DS,
BD, ML вышедших в последнее время. На любых языках, для любого стартового уровня образования, с прицелом на различные инструменты. Берите любую и начинайте учить. Когда что-то станет ясно и захочется углубить или наоборот, когда что-то станет непонятно - ищете целенаправлено другой источник, в котором уже известная вам тема изложена глубже или яснее. И так двигаетесь, расширя свой кругозор в тема.
Если сложно самомунайти - есть уже составленные списки, например:
https://ru.stackoverflow.com/questions/Книги-и-уче...
Или
https://www.learndatasci.com/free-data-science-books/
И подсказок в сети тысячи - как, что и в каком порядке учить. Например:
https://proglib.io/p/learn-data/
Вот куча дополнительных ресурсов.
www.7wdata.be
https://www.datasciencecentral.com
https://datascienceplus.com
https://www.kdnuggets.com
https://www.analyticsvidhya.com
https://towardsdatascience.com
Удачи.
P.S.
" стоит выбор между К.Доугерти "Введение в эконометрику" и Гмурман "Теория вероятностей и математическая статистика" - может ктото может подсказать принципиальную разницу между этими книгами?"
----> Принципиальная разница: Гмурман дает общую теорию, хорошую основу, универсальный учебник.
Доугерти больше ориентирован на специализированную нишу экономических и социальных задач.
Оба неплохи для изучения статистики на соответствующих специальностях в универе.
Начинать с нихсамостоятельное изучение я бы не рекомендовал. Лучше гляньте список и рекомендации, приведенные выше и из них выбирайте.