Видел вакансию от самсунга в дайджесте.

Про ембедед точно не скажу, у меня лично ембедед ассоциируется с ассмемблером или С для микроконтроллеров. Собственно какую задачу решает сей микроконтроллер, такая там и будет теория.

Про распознавание образов лучше спросить у форумчан, например у Саши Гаврилюка он с этим работает профессионально.

Для Data Mining почитайте учебную программу школы анализа данных Яндекса. Вообще эта тема тесно связана с машинным обучением. В теме машинного обучения я точно знаю что используются Байесовы фильтры и вообще там много теории вероятности и матстатистики, нейросети и современные модели типа машины опорных векторов (SVM — Support vector machine). Последние теории основаны на работах Вапника и Червоненкиса. На coursera есть курс Machine learning. Весьма интересно но много математики. А вообще в плане математики там используется дискретка, теория графов и теорвер, ну и стандартный матаппарат обозначений.

стандартный матаппарат обозначений.

Иногда смотрю статью, имеющую отношение к математике, и начинает напрягать такая «тайнопись».

думаю что в каждой области математики свои обозначения, думаю курса матана от института должно хватить. Чисто справочника обозначений я не встречал.

Наверное, тогда лучше со школьной математики начать всё повторять. А то полезу в матан, — а там тоже часть знаков понятна, часть нет. Один знак достаточно забыть — и всё.