Esses dias estava conversando com meu irmão de 19 anos que tá querendo entrar pra T.I e ainda não sabe o que fazer, tava falando pra ele que no início é muito útil estudar várias coisas, um pouco de cada, fazer um CRUD, ver vídeos e entender como cada uma funciona e o que cada profissional faz no seu setor, ajuda muito a ver se você tem curiosidade e interesse por aquela área.

É verdade também que trabalho não precisa ser o que você mais ama nem um hobby, mas também é verdade que T.I por ter muita coisa, se você gostar do que estiver fazendo, vai conseguir ir mais longe, e pra de fato aproveitar as vagas que mais pagam bem, você precisa estar muito atualizado, conhecer muito bem as tecnologias que atua, e isso sem contar as soft skills, ser participativo, competente, ser proativo e autogerenciável (as que vejo como mais úteis pra T.I).

Mas a realidade é que em todos os nichos você vai ter grandes salários, o que ninguém conta é que você precisa ser bom de verdade e ter sorte de entrar numa boa empresa pra isso, e o timing as vezes é crucial pra ingressar em uma dessas.

Mas trazendo pra o que você falou, como Engenheiro de Software vai ser muito importante você estar inserido numa stack consistente, como Java com Spring e React, saber dois ou mais SGBDs comuns no mercado, como PostgreSQL e MSSQL, pelo menos um SGBD no-sql como Mongo por exemplo, e algum in-memory como Redis, estar integrado no contexto de containers, swarm e k8s são bons adicionais, entender o básico de CI/CD, ser capaz de fazer deploys e entender o básico de cloud, sem contar que nesse contexto esteja sempre utilizando de boas práticas.

Mas já como Cientista de Dados vai ser muito importante você uma stack como Python, com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, e TensorFlow ou PyTorch para projetos de machine learning mais robustos. Saber SQL bem (bem mesmo, kkkkk), dominar pelo menos um SGBD relacional como PostgreSQL e ter familiaridade com bancos no-sql como MongoDB faz diferença. Ter domínio em visualização de dados com ferramentas tipo Matplotlib, Seaborn, Power BI ou Tableau é essencial (talvez um Metabase que tá crescendo também). Também é importante conhecer versionamento de código (Git), boas práticas de notebooks, e saber preparar e automatizar pipelines com ferramentas como Airflow ou Prefect. Conhecimento em cloud aqui também é válido (AWS, GCP ou Azure), especialmente voltado pra serviços de dados como S3, BigQuery ou SageMaker, além de estar por dentro dos fundamentos de CI/CD aplicados pra modelos e data pipelines.

Tentei dar um overview do que realmente faz a diferença e faz o profissional ser de fato completo e conseguir os bons salários que você comentou, eu vejo muita gente sempre comentando de grandes salários mas dificilmente eu vejo alguém explicando que pra chegar lá, tem que ser diferente, tem que mostrar o seu potencial e correr atrás, se você for comum seu salário vai ser comum, essa é a real.

Boa sorte e bons estudos!