데이터 분석, 머신러닝에 필요한 수학 공부

안녕하세요. 공부방향에 조언을 구하고 싶습니다.

1. 데이터 분석/머신러닝 분야 전문대학원에 다니고 있습니다.
비전공자이고 제로베이스였지만, 운좋게 들어왔습니다.
말이 석사생이지 부끄럽게도 학부생 수준도 안 됩니다.

2. 처음엔 당연히 수업 하나도 못 따라갔고, 꾸역꾸역 프로젝트 허접한 거 몇개 해보고 알고리즘 코딩도 해보았습니다.
지금은 선형대수, 수리통계, 미적분, 계량경제까지 어느정도 공부가 된 상태입니다.
이 정도 오니, 인공지능의 근본은 통계랑 수학 같다는 느낌이 들어서
수학과 통계를 더 제대로 배우고 싶다는 마음이 들었습니다.

3. 졸업 후 목표는, 데이터에 기반한 재미있고 유용한 것을 만들고 싶지만 아직 구체적으로 말하기는 힘들고,
제 수준을 알기에 지금 석사과정은 기본공부에 집중하려고 합니다.

그래서 컴공 및 통계학과 커리큘럼을 보아 과목을 몇개 추려보았는데
[이산수학, 집합론, 해석학, 벡터해석학, 수치해석, 확률과정론, 베이즈통계, 다변량분석 등]

이중 제할 것이나, 추가해야 할 과목이 있을까요?
그리고 우선순위를 알려주신다면 감사하겠습니다.

불쌍한 중생 구원 부탁드립니다