Я бы сказал, что больше чем обычному разработчику программного обеспечения, но меньше чем математику-теоретику.
В средней простоты проекте DS-специалисту нужно пройти через следующие фазы
понимание задачи ->
формирование набора данных ->
подбор признаков из данных ->
подбор модели ->
встраивание модели
Математика большего всего нужна в чистом непреукрашенном виде при подборе признаков. Там и дискриминантный анализ, и понижение размерности, и формирование специальных метрик под случай, и информационные критерии.
Сами модели тоже часто требуют понимания (поскольку берутся часто из статей, в которых это напиасно не всегда в виде слоев, но в виде каких-нибудь формул). Иногда какие-нибудь более специальные методы могут выдавать результат не хуже чем нейросеть, имея при этом возможность тратить на решение гораздо меньше ресурсов. Для этого надо знать вообще какие методы есть.