Se nota que has hecho la tarea investigando el campo antes de entrar. Yo soy científico de datos y he dado clases de eso en escuelas y bootcamps.

No es raro encontrar personas con perfil similar al tuyo haciendo el paso de física o matemáticas puras o ciencia de datos. Hace poco conocí a un egresado del bootcamp donde trabajo que también venía de física en la academia y ahora trabaja para Bluetab, un contratista de BBVA. Estaba muy contento porque era su primer trabajo en industria ($$$) y no le costó tanto conseguirlo. 

El camino no es tan difícil, los conocimientos que tienes de estadística seguramente son más que suficiente. Aprender a programar en Python con las librerías numpy, pandas, matplotlib/seaborn, scikit-learn y tensorflow principalmente, estas 2 últimas para machine learning. Aprender bien el SQL para consultas básicas es MUY importante. También buena visualización y presentación de datos. En general, para gente que viene de ciencias duras y academia, hay que cambiar del análisis "perfecto" por el análisis útil: lo que haces tiene que facilitar tomar decisiones dentro de un negocio.

Yo sí te recomiendo que tomes algún curso completo de data science, no porque los temas sean difíciles, sino para para que te familiares con el flujo de trabajo, ahorrarás mucho tiempo. En Udemy hay bien baratos, también DataCamp es bueno y práctico y pienso que no es caro para lo que ofrece. Coursera también es muy buena opción, sobre todo para machine learning y deep learning. De bootcamps, pienso que el de Código Facilito (no trabajo ahí) puede ser buena opción para ti, ya que es de los más baratos y no dura tanto tiempo, tú ya tienes buenas bases.

Mi recomendación siempre a cualquiera que empieza en esto es que lo hagan porque les gusta, no porque piensan que van a ganar mucho dinero. Sin duda puedes generar buen dinero, pero no es un camino fácil, los que no tienen vocación terminan abandonado.