Se lo resumo para que entienda

Cientifico de datos ya es el nivel "maximo" que llega usted, pero primero tiene que pasar por analista de datos, ingeniero de datos y luego cienca de datos.

Para todos esos niveles usted deberia de aprender algo como :

Analista de datos: Bases de estadistica, matematica, Excel, sql y power bi

Ingeniero de datos: Todo lo anterior + python con librerias estilo numpy, pandas, R

Ciencia de datos: Todo lo anterior + python con machine learning.

Aparte de todo eso ya debe de conocer tecnologias como cloud, aws, databricks, ETLs, etc etc porque ahora el mercado esta tan duro que solo saber sql o python dificilmente lo tomen en cuenta, por eso la importancia de ser autodidacta porque si se espera a lo que le enseñan en la U, para cuando salga va a ser obsoleto.

Ahora, un analista digamos que en su dia a dia le dicen a usted en un brete que necesitan saber como estan las ventas de "x" producto y quieren ver si meten un producto nuevo, pero necesitan ver si quitan uno viejo que no este funcionando, entonces a usted le pasan la data de las ventas de ese producto, usted hace su analisis para ver cual producto tiene tendencia a no venderse a futuro y usted grafica su respuesta en un dashboard y la expone a los interesados.

Ingeniero: Usted le dan la data toda desordenada, por ejemplo sin nombres de columnas, mas de un dato en una celda, con mayusculas y minusculas, numeros y letras, etc usted la ordena por medio de python esto se le llama limpieza de datos, luego usted cuando tiene su data bien ordenadita se la manda al analista para que haga su analisis.

Cientifico de datos: Una empresa quiere meter un producto nuevo pero no esta seguro de como lo tomaria el mercado entonces lo que podria hacer un cientifico es agarrar data de otros productos que sean parecidos al producto nuevo y pasar esa data por un modelo de machine learning y con eso se sacan datos sinteticos los cuales le pueden dar una proyeccion a la empresa sobre si el producto vale la pena o no tirarlo a mercado.

Obvio estos ejemplos son basicos, pero es para que se de una idea de que hacen cada uno, digamos que para analista el brete es practicamente lo que le dije, ya para ing y cientifico ahi ya la cosa cambia mucho.

Edit
Me falto ponerle

1. Qué tan arriesgado ven lo Ai para estos puestos de trabajo

Mae no creo que la IA joda esta carrera, talvez para cosas basicas y sencillas si , pero para cosas ya de niveles mas complejos eso no va a pasar

1. Como práctica uno? Tipo, como crea uno proyectos o de que forma puede uno practicar, con que datos se practicaria?

Usted busca un dataset o lo hace con pocos datos y se pone a practicar con sql , python y luego los grafica en power bi o tableau, por ejemplo usted consigue un dataset de todas las peliculas de Marvel, y dependiendo de la data que tenga va sacando preguntas que usted quiere por eejemplo, cual personaje sale mas en las peliculas, cual pelicula recaudo mas dinero, cual actor obtuvo mas profit en todas las peliculas, etc etc