데이터 사이언스에서 주로 다루는 방법론(SVM, RandomForest, 로지스틱회귀, 의사결정나무 등)의 작동 원리를 아는 정도로 개념을 파악하는 데 있어서 수리통계학을 필수적으로 배워야 하는 것일까요? (직접적으로 그 내용을 구현하는 것까지는 바라지 않습니다.)


어떤 분들은 선형대수, 미분적분, 기초통계 이렇게 세 부분을 확실하게 잡는다는 가정 하에서 데이터 사이언스 방법론의 개념을 이해하는 데 큰 무리가 없다고 하시며, 또 어떤 분들은 무조건 수리통계까지는 배워야 한다고 하십니다.


어떤 선택이 더 효율적인 선택인지 통계 갤러리 여러분께 여쭤보고 싶습니다..