Já existe uma pergunta similar que foca na formação de um cientista de dados:
O que é necessário para se tornar um cientista que lida com dados e, particularmente, big data?
Então vou focar a minha resposta na empresa que você atua:
1) Entender mais sobre a cultura de ciëncia de dados de sua empresa. Para a maioria dos Cientistas da Computação e pessoas entendidas do assunto, Python é a melhor linguagem para lidar com esse tipo de problema. Entretanto, se na sua empresa, todo mundo trabalha com R, Matlab ou Julia, provavelmente você deve também focar nessa linguagem. O mesmo vale para a estrutura de base de dados que eles trabalham.
2) Descobrir que tipo de perguntas a empresa está tentando responder usando Ciência de Dados e estudar os tópicos específicos. Por exemplo, um tópico bem útil para o setor bancário é classificar pessoas entre bons e mal pagadores. Veja por exemplo essa pergunta aqui: Você pode me explicar intuitivamente o que são modelos de resposta binária e como eles podem ser usados para classificação? Que outras perguntas sua empresa pode estar interessada em responder?
3) Talvez você deva ter uma boa noção de banking empírico. Se for o caso, dê uma olhada nessas perguntas:
Em que deve focar um estudante que deseja trabalhar com microeconomia bancária empírica?
Como devo começar a estudar microeconomia bancária?
PS: Eu reclassifiquei sua pergunta na Categoria Dados e Bases de Dados. Nessa categoria, você pode também encontrar perguntas complementares a sua pergunta.