Что если вся «data science» сведется к последовательности вызовов готовых функций?
>  создается куча курсов, пишутся книги, в которых все сложные с математической точки зрения алгоритмы объясняются на пальцах
99,(9)% уверен - вы жОстко преувеличиваете, и не все там так радужно у Data Scientistов.
Вы сами-то пробовали те курсы и книги в деле?
У нас реверс-инженеров в этом плане вообще печалька по определению))) но я-то не только реверс-инженер, я занимаюсь и кучей иных областей, и проблемы с документацией и высокоуровневыми средствами вижу в абсолютной любой области, даже самой-самой банальной и стандартной, типа разработки СУБД для предприятий.
И если бы вдруг с неба упала куча сверхвысокоуровневых средств или книг с кучей готовых решений, то я бы от этого ни разу не пострадал.
1. Насчет удобных инструментов, большинству просто синдром утенка не позволит на них перейти. А еще они платные же должны быть, иначе это вообще фантастика какая-то. Так что разброс между мною и ими - увеличился бы, а не уменьшился.
2. Насчет книг, навыки принципиально не может давать никакая книга. Если только она волшебная, как живая вода или ковер-самолет.
3. Ну и, как и многие другие, скажу, что если мои текущие знания и навыки окажутся не нужны, то я просто возьму и освою что-то новое.
Могу писать программы для американских горок. Могу сверлить и резать стены. Могу перебирать ДВС и варить водопроводные трубы. Могу ремонтировать ноутбуки, смартфоны. Могу стать воздушной планетой. Могу стать воздушным асом. Берем телевизор, вставляем в Мурманский полуостров
А еще я стану больше бизнесменом. Не меньше, а больше! Ибо больше идей, проектов, меньше технической части.
А кто так не умеет - тот, осмелюсь сказать, вообще не особо-то и программист. И трястись над навыками и знаниями ему уж точно не стоит - у него их нет. У него нет общих навыков и знаний, иначе бы он тоже так умел. 
Вотъ.
Так и будет. Но покуда развивается железо, будет развиваться data science. Ничего никуда не денется.