Разумно ли начало it-карьеры с Data Science & ML?
В вашем вопросе мне видится две стороны. Попробую ответить.

Сторона 1. "Имею высшее техническое образование, денег не хватает, хочу больше (вполне нормальное - с моей точки - зрения желание), слышал, что в IT легко можно хорошо заработать (почти неправда! ), хочу стать программистом". В такой постановке вам придется конкурировать с десятками тысяч джунов, которые к тому же имеют образование не по загадочному "rocket science", а по вполне конкретному "computer science" и смежным специальностям, а следовательно конкуренцию с ними у вас большой шанс, увы, проиграть. Таких желающих даже на этом форуме - по десятку в неделю пишут посты, их становится все больше, а реальная потребность рынка близка -  или даже перешла - точку насыщения.  И если бы на этом было все в вашем вопросе - я бы не стал даже отвечать, ибо порядком надоело.

Но! В вашем вопросе была и 
Сторона 2. "Имею высшее техническое образование, неплохую мат. подготовку,  интересует анализ данных".  Многие представляют себе проекты в DataScience - как "написал обращение к функции (или вызвал нейросеть), она мне все обсчитала (любую фантазийную задачу) выдала результат, я его сунул заказчику, он обомлел от счастья и отсыпал мне кучу бабла".  К счастью, в реалии это  вовсе не так. Для того, что бы заниматься DS надо знать (и любить!!) математику, теорвер, статистику и смежные дисциплины и быть готовым постоянно совершенствоваться в них (почему-то мне кажется, что у вас тут все в порядке) , знать программирование (да, без этого увы, нельзя -  но вы готовы это наверстывать) и обладать экспертизой и серьезным пониманием процессов в  той или иной предметной области. А  вы - насколько я понял -  есть специалист по технической диагностике. И вот тут у вас ОГРОМНОЕ преимущество.  Перед теми, кто видит лишь маркетинговый антураж и по сути  понимает DS как "котики направо - собачки налево".  
Дело в том, что применение DS в промышленных и производственных сферах - это не так модно и красиво, как "распознать лицо на фотке",  или "распознавание рукописного текста с телефона", но поле применения огромное - от АЭС до Интернет-сетей, от точного земледелия до  медицинских приборов.  Просто даже не буду переводить: A Machine Learning Approach to Detect Industrial Plant Faults, Detection in mechanical structures problems using extreme value statistics, Condition Monitoring, Predictive Maintenance Opportunities, Predictive and Prognostics of Industrial Equipment, Prognostics and Health Monitoring in Complex Engineering Sysytems, Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection System и т.д . За этими задачами реальное будущее применения ИИ и DS. И непаханое поле деятельности - до пенсии точно хватит. А специалистов  DS, с компетенцией в соответствующей сфере -  огромный дефицит.  И  тут у вас 10 корпусов преимущества перед другими конкурентами.  И даже перед теми, кто заканчивал по чистой "Data Science".  Кстати - как я могу судить  по своим наблюдениям -  не только внутри страны, но и на мировом рынке  труда.

Поэтому мой совет - все-таки определитесь со своей целью. Я бы советовал двигаться по второму пути. Как конкретно - это другой вопрос, который можно обсуждать уже дополнительно и отдельно, исходя их ваших реальных стартовых позиций и желаний.
Удачи!
Нет это вам противопоказано идите в журналисты писать статьи про IT