dmshar

Т.е. я вас правильно понял, вопрос поставлен так: "посоветовать какую-нибудь книгу для изучения математики прям с начала, чтобы начать с низов и освоить до достойного уровня". При условии, что вы считаете себя "фронтенд-разработчиком". Чудесно. А что вам мешает набрать в Гуугле "математика для программистов" и получить ссылки на кучу достаточно хороших книг? Или даже еще лучше - ссылку на этот же форум, где этот-же вопрос задавался уже множество раз. Ну например:
https://qna.habr.com/q/161573
(в скобках замечу, что те, кто имеет действительный опыт области МL врят-ли читали "базовые книги" по математике после школы, а соответственно их советы будут скорее теоретические, чем практические. А к советам тех, кто такие книги читал - я бы не прислушался совсем по другой причине).

Впрочем, я бы начал с вопроса, а какая-же математика в действительно нужна для работы в ML, и уже после этого начинал читать любой учебник по элементарной математике:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathe...
https://proglib.io/p/obuchenie-data-science-kakie-...
https://habr.com/ru/articles/708752/ (тут даже с разбивкой по времени обучения и по темам, на которые стоит обратить внимание и ссылками на соответствующую "нормальную" литературу).
https://towardsdatascience.com/the-roadmap-of-math...
А потом бы взял ЛЮБУЮ книгу и читал, обращая внимание на советы, которые извлек из ссылок выше.

Если вы на полном серьезе верите, что можно найти одну какую-нибудь книгу, которая вот прям "прям с начала, чтобы начать с низов и освоить до достойного уровня" - то это примерно как спросить "а какую одну книгу можно прочитать, что бы изучить программирование ( ладно, пусть дажене все программирование, а только простейший фронт-енд ) от самых низов до достойного уровня"? Остается только удивиться, неужели вы действительно в это сами верите? Тем более, что "Желание есть, время есть, силы есть." - значит есть шанс вкатиться и в МL, но разумеется, не с одной книги. Кстати, многое зависит также от вашей профессии, т.е. какое образование вы получали после школы, о своих успехах в которой вы так подробно написали. Потому как прежде чем отправиться в путь, надо понять, что специалисты по машинному обучению без высшего образования ни сегодня, ни в обозримом будущем вряд-ли кому будут нужны, и что базовое образование в этой отрасли играет намного большую роль, чем в том-же программировании. Но это так дружеский совет, что-бы уберечь вас от ошибок и потери времени.

Вы же хотите бизнес-анализом заниматься? Т.е. анализировать бизнес процессы? Вот поставьте себя на место работодателя, который выполняет бизнес-кейс "прием новичка на работу". И попробуйте смоделировать его логику принятия решений, которая бы заставила его предпочесть человека без специального образования человеку, который такое образование получил и может свои знания подтвердить тем или иным способом. Сумеете?

А вообще, в бизнес анализ приходят как правило одним из двух путей. Или от Data Science, постепенно отходя от теоретических моделей и все более погружаясь в те бизнес-модели и и бизнес-задачи, которые характерны для выбранной прикладной области. Или уже будучи специалистом в прикладной области, все более углубляясь в анализ данных. Но вот что-бы вообще без образования, т.е. без глубокого понимания ни методов анализа как такового, ни особенностей предметной области? Похоже - это чистая фантастика.

Вдохновленный вашим вопросом я тут порылся у себя в старых закладках. Казалось бы 2011 год.
https://sharpc.livejournal.com/67583.html
По мнению многих посетителей форума- это доисторическая эра. А вот и нет. Просмотрел список. Поменялись некоторые конкретные моменты, но вот глобально - все то-же самое. Потому как это и есть основы и попытка их систематизация, ведь систематизация - это фундамент, который стоит веками, но дает возможность в случае необходимости разобраться в чем нужно быстро и просто. Посмотрите с этой точки зрения, а уж по какому источнику осваивать каждый пункт - вопрос вторичный. И не пытайтесь охватить все. Любому человеку надо знать немного о многом и много о немногом. Поэтому именно для систематизации - знать хоть немного из каждого пункта - весьма полезно.( Хотя скажу честно, по себе - там есть несколько пунктов, которые даже после многих десятилетий в отрасли я либо в принципе не знаю (химия), либо знаю очень поверхностно (физика), либо вообще избегаю даже читать что-то (квантовые вычисления)).
Ну и вот несколько еще подборок на тему фундаментализации знаний, может пригодится:
https://tproger.ru/curriculum/computer-science-ste...
https://proglib.io/p/cs-learning

А нескромный вопрос - информатику вы в школе уже изучали? Я не знаю, в каком классе ее начинают изучать, поэтому если нет - берем учебник, и начинаем читать. Потом уже, понимая хоть примерно как работает компьютер, начинаем углубляться в языки программирования. Не уверен что С++ да и Python, кстати, тоже - подойдут для 7 класса. Там есть что попроще, какой нибудь Scratch - специально для начального обучения детей 10-14 лет.
Но если вот очень хочется побыстрее стать взрослым, и изучать "настоящий" язык программирования - то можно взять вот эту книгу
Бриггс, Джейсон. Python для детей. Самоучитель по...
По крайней мере там пытаются ориентироваться на детей.

Лет десять назад я бы дополнил ответ уважаемого Сергей Горностаев примерно так "а вот способен он стать программистом или нет - можно узнать только после того, как покажет чего он достиг за указанное время". Но вот сегодня я прихожу к выводу, что существует метод узнать это с самого начала, еще до всякого обучения. Если человек любой вопрос - на какие курсы пойти, какие книги читать, какой язык программирования учить, оценить те или иные источники, "с чего начать мое обучение", "что читать после того, как я прочитал вот такую книгу" и пр. - привык не самому искать ответы, а в первую очередь бежать на форум - то с 99.999% вероятностью программистом ему не стать, ну или не стать программистом чуть выше плинтусового уровня. Грустно - но факт.

Мы же понятия не имеем, кто вы, что вы, что уже знаете и умеете. Судя по вопросу - в программировании вы новичек. Тогда ответ один и он очевиден:
Учитесь программировать. С этого и начинайте. Начните c Python.
После этого сможете писать и боты, и игры, а может у вас хватит таланта и чем-то более серьезным заняться.
Вопрос про "узконаправленные курсы" по программированию чего-то там на этом сайте уже выглядит как издевательство. Его задают по три раза в неделю. Поэтому если действительно надо - дайте себе труд (а не нам задание) найти эту информацию на этом самом сайте.

Боюсь, что стать бэкенд разработчиком без элементарного навыка самостоятельного информационного поиска - практически нереально. Поэтому - совет номер один: займитесь приобретением устойчивого навыка поиска в Гуугл. Начните хотя-бы с этого самого сайта. Тут ваш вопрос повторяется каждые две недели. Вот последний:
https://qna.habr.com/q/1207724
А вот это - выпадает как правило в первой тройке Гуугл запроса:
https://linkmeup.ru/blog/1188/

Коллеги выше все правильно сказали, только вот не обратив внимание на фразу "мне 14 лет,". Поэтому для общего развития можно и вакансии посмотреть и книжки какие-нибудь почитать - не помешает. Но главный ответ - выбрать хороший университет и отучившись там - после этого (а еще лучше - параллельно с учебой) идти искать "свой" датацентр.
Предвидя следующий вопрос - в универе обращать внимание на специальности типа Computer engineering (если про инженер ДЦ) или более широко - факультеты компьютерных систем, информационных технологий или прикладной информатики (если про системного администратора). Хотя имея за плечами любое их этих направлений "перескочить" будет не очень сложно.
Говорят, в некоторых колледжах и прочих ПТУ учат аналогичным профессиям - но с моей точки зрения, эта профанация. А уж про курсы всякие, которые обещают золотые горы после месяца-трех-полугода обучения (спонсирования твоими родителями безбедного существования лекторов на таких курсах) - я и говорить не хочу, тут на форуме эта тема уже изжевана сотню раз.

В вашем конкретном случае - не стоит. Почему? Потому что вы спрашиваете. Такое впечатление - что торгуетесь "Вот выучу два языка, а какую конфетку я за это получу?"
А тот кому это действительно интересно - тот не спрашивает окружающих, а берет и учит. Потому что делает это не ради "конфетки", а что-бы реально набраться ума-разума.

Возникает вопрос. Если вы имеете некоторое представление о Java, Ruby, PHP, то зачем вам Go вот прямо сейчас? Для коллекции? Что-бы в резюме список подлиннее был? Я серьезно спрашиваю. Если вы хотите стать программистом - хотя-бы на уровне юниор-кодировщика - то вам надо нарабатывать навыки в чем-то одном, или чем-то смежном. А навыки - это в первую очередь практика. Ну и углубление знания/понимания особенностей работы с выбранным инструментом. Тогда у вас есть шанс получить указанную должность и далее совершенствовать, расти в выбранном направлении, а потом, при желании и необходимости - расширять диапазон. А так - ну будете вы "знать в небольшой степени" еще и Go. Ну и что?
Это как попробовать водить болид Формулы 1, 100-тонный КаМАЗ и тролейбус. Попробовали, но на работу вас ни по одной из этих профессий не возьмут. И посоветуют не тратить время на то, что-бы пробовать водить еще и трактор, а углублять навыки в выбранной профессии. Это же естественно.

Это - не наезд. Это просто совет. Задать себе простой вопрос "зачем"? Думайте.

Вы прочитали хотя-бы аннотацию к книге, которую хотите купить. Если нет, а рассчитываете на подсказки, то привожу две цитаты из нее:
1. Эта книга значительно отличается от той, которую читали их родители. Многое из того, что интересовало читателей конца 90-х годов — например, правило 4-х хабов, согласование сетей IP и IPX или сравнение технологий 100VG-AnyLAN и FDDI — совсем не упоминается в последних изданиях. За 20 лет немало технологий прошли полный цикл от модного термина и всеобщего признания к практически полному забвению. Каждое новое издание книги в той или иной мере отражало изменения ландшафта сетевых технологий.
2. Не является исключением и данное издание — оно значительно переработано, около трети материала представляет собой или совсем новую информацию, или существенно переработанное изложение тем.

И третий вопрос от меня: Вы хотите изучать технологии современных компьютерных сетей или историю развития компьютерный сетей?

Попробуйте самостоятельно проанализировать приведенные цитаты и сделать вывод.

Я не понимаю. Вводный курс - прошли. Что такое Аналитика - как бы должны знать. А за одно уметь искать в интернет, самостоятельно.
Почему не взять то, что вам уже рассказали и не углубить каждую из пройденных тем??
Ну ладно, на курсах вам не объяснили, что для аналитика главное - уметь анализировать полученную информацию И вы хотите готовых программ обучения (ну, т.е. что-бы кто-то аз вас выполнил соответствующую аналитику открытой информации). ОК, так и их (программ этих) куча в интернет. Они вам чем-то не подходит? Чем именно?

Какие 3 безответные СТРАНИЦЫ Гуугла? Вы о чем? Ну вот просто набрал строку в Гуугл. Ответы из первой десятки:
https://openedu.ru/program/ITMOUniversity/DATAN/?s...
https://www.coursera.org/professional-certificates...
https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/f...
https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics/
https://www.udemy.com/course/data-analysis-with-ex...
https://karpov.courses/analytics
https://skillfactory.ru/data-analyst-pro#syllabus

Любой открываете, берете описание программы и самостоятельно идете по темам, изучаете. А если даже вдруг что-то не совсем то, что вы ожидаете - ну так проанализируйте, скомпонуйте то, что именно вам надо.

В каких книгах можно получить полные сведения об ООП, о том как и где использовать его принципы или ,те или иные приемы ООП?

- ни в каких. Надо понять, что ООП не НЕ универсальное средство. Это инструмент создания больших и сложных проектов. Вам действительно дали азы и начала. Для общего понимания, для привыкания. А вот когда "дорастете" до серьезных проектов, начнете применять (а не по книгам "изучать") ООП на практике - вот тогда и придут понимание. Причем приходить будет постепенно, вместе с ростом вашего опыта. Бесполезно на уровне "изучаю язык программирования по книгам" беспредельно углубляться в тему, в ООП в том числе. Начните писать реальные проекты. Причем, для первых, несложных проектов ООП тоже будет либо ни к месту, либо даже вредно. Но вот потом, когда задачи станут действительно сложными - вот тогда все станет на свои места. И вот тогда можно будет сказать, что вы знаете, понимаете и к месту применяете ООП.
Хотя, разумеется, сейчас набегут сюда новички, которые наперебой начнут советовать всякие книги и сайты для того что бы быстрее стать "профессионалам". В этом и есть прелесть получения подсказок на форуме - в том, что вам насоветуют десяток разных вариантов решения проблемы. А вот выбор - все равно останется за вами.

Согласен с предыдущими рекомендациями.
Только я бы поменял местами сначала - "курс гугления и английского", а уж потом "любой бесплатный курс для начинающих." или учебник. Тем более, что ТС как бы вопросы по Python тут уже задавал. Более года назад. А по JS и СSS - уже в этом году. Что, впрочем, как-то слабо сочетается с " В IT и Computer Science абсолютный ноль." Поэтому я бы еще рекомендовал - в качестве нулевого пункта "развития до junior и глубокого погружения в эту область" - в обязательном порядке школьный курс информатики.

Основы можно узнать (действительно узнать, или хотя бы суметь ответить на вопросы из собеседований) из книг. Например
1. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы.
2. Таненбаум Э.Компьютерные сети.
3. Куроуз Дж. Компьютерные сети. Нисходящий подход
4. Диогенес Ю., Озкайя Э. Кибербезопасность: стратегии атак и обороны
5. Форшоу Д. Атака сетей на уровне протоколов.

Ну из русскоязычных интернет ресурсов:
https://linkmeup.gitbook.io/sdsm/

Добавлю к сказанному коллегами. Если человек не умеет самостоятельно находить ответы на вопросы, которые уже тысячу раз задавали, то заниматься хакингом ему мягко говоря еще слишком рано.
Вот и совет выработался первый и наверное в вашем случае главным - сначала освойте этот навык, найдите ХОТЬ ОДИН источник сами. Без этого навыка - устойчивого и отработанного - с поводырём или без, но специалистом, тем более в хакинге - точно не стать. А второй совет - попробуйте самостоятельно освоить найденную информацию. Не в формате видосиков с ютюба, от которых можно лишь "загорется", а в формате настоящего, ежедневного, нудного, тяжелого и весьма не хайпового штудирования. Которое способно очень быстро и кардинально ваше "возгорание" потушить.
И вот если после этого ваш пыл не угаснем (что весьма вероятно, учитывая в том числе вашу загруженность, а также то, что еще до всякого хакинга информатику вам придется поднимать "с нуля", что есть не тривиальной и не с налета решаемой задачей) - вот тогда и думать о том, что-бы искать ментора-тьютора, который согласиться опекать вас в дальнейшем.