Khan Academy. Бесплатно, по-русски есть субтитры, идешь от самых азов. Не стыдно начать с дробей, если потом дойдешь до матана.

Смотри, у тебя профессиональный контекст есть, и это огромный плюс. Абстрактная математика из учебника не откладывается, а вот когда задача живая - мозг цепляется.

Конкретный маршрут для аналитика:

1. Начни с книги "Математика для программистов" Пола Фогела - там объясняют через код, не через формулы в вакууме.
2. Параллельно Coursera: курс "Mathematics for Machine Learning" от Imperial College. Первые две недели - линейная алгебра, объясняют геометрически.
3. Каждую новую концепцию сразу проверяй на своих рабочих данных. Понял, что такое дисперсия - вот тебе таблица продаж, считай прямо там.

Главная ловушка: не переходи к следующей теме, пока не можешь объяснить текущую простыми словами. Это называется методом Фейнмана, и для математики работает лучше любых повторений.

Честно скажу: во взрослом возрасте математику "развить" в том смысле, в котором ты хочешь - крайне сложно. Не потому что ты тупой, а потому что мозг уже не так пластичен, как в 12 лет. Рабочая память взрослого уже занята другими схемами.

Это не повод опускать руки. Просто ожидания надо скалибровать: ты не станешь быстро считать в голове, как коллеги, которые занимались этим все детство. Зато можешь стать человеком, который глубоко понимает смысл операций - и для аналитика это ценнее скорости вычислений.

Задачники. Звучит старомодно, но без решения задач руками никакие видео не помогут. Я в 30 лет пересдавал статистику, брал сборник Гмурмана (советский, продается везде за копейки) и решал по 5-10 задач в день. Через 3 месяца мозг перестал зависать на формулах.

Видео дают иллюзию понимания. Когда смотришь - кажется, что все понял. Открываешь задачу - ступор. Только ручное решение строит реальные связи.