Однозначно нужно знать продвинутую математику.
Тебе требуется знать теорию вероятности и математическую статистику. Как ты их будешь изучать не умея интегрировать, дифференцировать и работать с матрицами.
Теория Вероятности - Непрерывные случайные величины (continuous random variable) не умеешь интегрировать до свидания. Далее какие отношения между PDF (Probability Density Function) и CDF (Cumulative Density Function), PDF это производная CDF и т.д. Матрицы везде где у нас происходят операции в многомерном пространстве (более одной переменной на вход), вместо операций с числами происходят операции с матрицами.
По этому Linear Algebra, Single Variable Calculus, Multivariable Calculus. Это те дисциплины без которых, ты не сможешь изучать теорию вероятности и математическую статистику на должном уровне.
Аналитика, Data Science - подразумевает в себе моделирование, то есть сведение проблемы к математическому виду. Как сводить к математическому виду не понимая, что ты делаешь, не понимания какими математическими свойствами обладают те или иные объекты. Плюс все будет усложнятся тем, что этот математический вид будет, всегда иметь еще случайную ошибку (шум) в себе.
Есть ли разница между аналитиками? В теории есть, если в двух словах, то Data Analyst его ответственность это будущее. Business Analyst его ответственность понимание прошлого. System Analyst - это вообще не много другое, его ответственность это анализ IT системы внутри компании. Конкретные требования написаны в вакансии и плюс конкретные требования будут разнится от проекта к к проекту.
