Нужна ли математика для data science?
Безусловно, нужна, без вариантов. Причём высшая, матанализ, дифф-е исчисление, вот это вот всё.
Всеми ожидаемый, но неверный ответ: структуры нейросетей, знания языка Python и Tensorflow (tutorials), знания мат.синтаксиса, мат.преобразований, мат.анализа.
------------------------------------
Или вы реально прежде чем написать пару строк кода решаете длинные мат. уравнения?DS - это анализ имеющихся входных данных для поиска метода извлечения и последующего непосредственного извлечения, из этих данных, необходимого целевого результата.
(специально дописал для "одарённых" интеллектом с рождения).

----------
Я напишу сразу пример задачи для DS.

Есть широкий и глубокий ров (выбраться при падении в него - невозможно).
Есть много коротких веток и водоём.
Вы - по ту сторону, где ветки и водоём.
Задача: перебраться через ров на противоположный край.

Решите - можете думать про DS.

Если подобные задачи ставят вас в тупик, никакой матан в решении задач с DS вам не поможет: зная формулы вы не сможете их применить, чтобы получить искомый результат.

Сказать, что DS - это матан/диффуры/матрицы, это всё равно, что на вопрос: "что такое озеро?" - ответить: "углубление в земле, наполненное водой". Т.е., без конкретики, туда и лужа, и бассейн, и колодец подходят.

PS: И, как видите, здесь нет никаких сложных уравнений и вычислений.