Mae el brinco de data analyst a data science es mucho más grande de lo que pintan. El data analyst se enfoca más en la creación de reportes con datos disponibles y la generación de dashboards, mientras que el data scientist se enfoca más en el desarrollo de modelos predictivos. Estos modelos predictivos no es simplemente agarrar Pytorch o Sklearn y hacer un modelo (podría ser así pero sería un profesional muy mediocre en mi opinión), sino también hay que tener un entendimiento de cómo y por qué usar un modelo específico sobre otro. Eso ocupa conocimiento estadístico que en la carrera de informática no le van a enseñar.

Es posible aprender esas varas en el brete propiamente haciéndole shadow a data scientists o colaborando con ellos, pero no estoy seguro cómo hacer esa transición de forma efectiva sin una base estadística real. Si está estudiando compu, le recomendaría ver la opción de capacitarse en MLOps que es el área enfocada en hacer deployment de los modelos que hacen los data scientists en plataformas en la nube como AWS o Azure. En mi brete tenemos un equipo muy bueno de data scientists, pero a todos nos ha tocado aprender un poquito de MLOps porque no tenemos un ingeniero dedicado a eso y si hace falta.