Самое классное и сложное, что можно придумать - поступить в Школу анализа данных! Начальный набор требований к поступающим: знания в области высшей математики, алгоритмов и базовые навыки программирования. Всё это понадобится для того, чтобы успешно усваивать преподаваемый в ШАДе материал. Школа максимально фундаментальная: в ней вы не только научитесь применять готовые методы, но и разберётесь, как они работают. В ШАД большой конкурс, пройти весьма непросто :)
Если хочется начинать с чего-то попроще, то можно пройти один или несколько курсов по анализу данных на Coursera. У Яндекса, например, есть специализация "Машинное обучение и анализ данных". Материал преподаётся более-менее с нуля, можно вспомнить (ну или изучить, но это гораздо сложнее) математику и Python в рамках первого курса.
Ещё один вариант обучения онлайн и тоже с нуля - Яндекс.Практикум. Программа построена от простого к сложному, с вами работает ментор, который помогает не потерять мотивацию и идти к заданной цели. Ну и ещё одна особенность - обучение на практике, здесь точно не будет ничего лишнего.
Кстати, практика в этой области действительно очень важна. Вы не сможете добиться высот, если не будете всё время практиковаться. С этим вам помогут бесконечные хакатоны, соревнования на Kaggle и, конечно, стажировки. Учится на практике, имея хорошую базу, всегда лучше, потому что так вы всегда понимаете, зачем учите каждую конкретную штуку.
Больше про профессию датасаентиста, про требования работодателей и всякое рассказали коллеги из Яндекс.Практикума в своей статье на Академии Яндекса.