🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

W tym odcinku omawiam 5 najczęstszych błędów, które popełniają początkujący analitycy danych. Dzielę się moimi spostrzeżeniami na temat tego, jak uniknąć tych błędów i przyspieszyć swój rozwój w tej dziedzinie.

Poruszam między innymi kwestię skupienia się na podstawach, takich jak Excel i SQL, oraz unikania zbyt zaawansowanych projektów na początku nauki. Zachęcam do tworzenia własnych projektów, które pozwolą na zdobycie realnego doświadczenia i lepsze przygotowanie do rozmów kwalifikacyjnych.

Opowiadam również o tym, jak radzić sobie z nierealnymi oczekiwaniami wobec pierwszej pracy i jak ważne jest doskonalenie umiejętności komunikacyjnych.

🟩 Namiary na Magdę:

Instagram

LinkedIn

🟨 Moje kursy:

Wszystkie kursy

KajoDataSpace

Jak znaleźć pierwszą pracę w IT? Czy studia informatyczne są konieczne? A może wystarczy sprytna strategia i rozwój kompetencji? W tym odcinku rozmawiam z Magdą Muchą – IT Managerką, która nie tylko zarządza zespołami i projektami, ale też pomaga ludziom odnaleźć się na rynku pracy. Magda zdradza, jak skutecznie wejść do branży technologicznej, nie mając doświadczenia technicznego, oraz jakie błędy najczęściej popełniają osoby zmieniające ścieżkę zawodową.

Poruszamy temat CV, certyfikatów i rozmów rekrutacyjnych. Czy jedno CV wystarczy na wszystkie aplikacje? Jak wyróżnić się w oczach rekrutera? I co zrobić, żeby rekrutacja nie kończyła się na automatycznej odpowiedzi „Dziękujemy za zgłoszenie”? Magda dzieli się cennymi wskazówkami, które mogą realnie zwiększyć Twoje szanse na zdobycie wymarzonej pracy w IT.

Na koniec rozmawiamy o rozwoju zawodowym, wartościach i o tym, dlaczego lider to niekoniecznie ktoś, kto ma pod sobą zespół. Jeśli chcesz podejść do swojej kariery strategicznie, rozwijać się w branży technologicznej i nie błądzić po omacku, ten odcinek jest dla Ciebie.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

Czy Deepseek, GPT i Gemini To Koniec Pracy Dla Analityka Danych? Czy sztuczna inteligencja odbierze pracę analitykom danych? W tym odcinku dzielę się swoją analizą i przemyśleniami na temat tego, jak AI wpływa na naszą branżę. Z jednej strony automatyzacja jest faktem – coraz więcej zadań można delegować algorytmom, ale czy to oznacza, że analitycy staną się zbędni? Spoiler: nie tak szybko. AI może usprawnić wiele procesów, ale to my nadajemy sens danym, łączymy kropki i podejmujemy strategiczne decyzje.

Rola analityka danych będzie ewoluować, ale nie zniknie. Zmieniają się nazwy stanowisk, zakresy obowiązków i narzędzia, z których korzystamy. Jednak wciąż potrzebne są osoby, które potrafią rozumieć dane w kontekście biznesowym, wyciągać właściwe wnioski i komunikować je w sposób zrozumiały dla decydentów. AI to narzędzie, nie zastępstwo – a ci, którzy nauczą się je wykorzystywać, zyskają przewagę na rynku pracy.

W tym odcinku pokazuję, dlaczego przyszłość analizy danych nie wygląda wcale tak ponuro, jak niektórzy sugerują. Rozwój AI to nie koniec dla analityków – to szansa na rozwój i zwiększenie efektywności. Podziel się swoją opinią w komentarzu: czy Twoim zdaniem AI to zagrożenie, czy raczej sprzymierzeniec analityków danych?

🟨 POBIERZ RAPORT ✅

Rozmawiamy o tym, gdzie warto celować, jeśli myślisz o wejściu do branży IT, i jakie trendy kształtują wynagrodzenia w 2025 roku. Podpowiadam też, jak raport może pomóc Ci w negocjacjach o podwyżkę. Czy IT to nadal dobry wybór? Odpowiedź znajdziesz właśnie tutaj!

Na koniec kilka słów o przyszłości analizy danych, AI i cyberbezpieczeństwa. To sektory, które mają ogromny potencjał, więc jeśli rozważasz przebranżowienie, warto się nimi zainteresować. Zapraszam do oglądania i dzielenia się swoimi przemyśleniami w komentarzach!

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

W tym odcinku porównuję dwie ścieżki kariery w IT: programista vs analityk danych.

Zastanawiasz się, która ścieżka jest lepsza dla Ciebie? A może chcesz się przebranżowić, ale nie wiesz, w co zainwestować czas i energię? W 5 punktach porównuję obie role, biorąc pod uwagę krzywą uczenia się, rolę AI i automatyzacji, zakres obowiązków, ścieżki kariery i rozwój oraz zarobki i popyt na rynku.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

Rozmawiam o tym, jakie kursy i certyfikaty mogą Ci pomóc, a na które lepiej nie tracić czasu i pieniędzy. Dzielę się również swoimi doświadczeniami, które zdobyłem, przebranżawiając się z humanistyki do świata danych. Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak naprawdę wygląda praca analityka i czego możesz się spodziewać, ten odcinek rozwieje Twoje wątpliwości.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

W tym odcinku porównuję dwa zawody, które często budzą wątpliwości wśród osób chcących wejść do świata IT: data scientist i data analyst. Która ścieżka kariery jest lepsza na start? Data scientist brzmi "fancy", ale wymaga ogarnięcia programowania, zaawansowanej analityki, statystyki i machine learningu. To dość wysoka poprzeczka, prawda?

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/
🟦 Kursy - Excel, SQL, Python: https://kajodata.com/kursy/

Czasem czujemy, że jest już za późno na zmiany, że nasz pociąg do wymarzonej kariery dawno odjechał. W tym odcinku opowiadam, dlaczego to nieprawda i jak skutecznie przebranżowić się do świata IT – nawet po trzydziestce czy czterdziestce. Dzielę się swoimi doświadczeniami, wskazówkami i pięcioma kluczowymi krokami, które mogą odmienić Twoje życie zawodowe.

Rozmawiam o tym, jak wykorzystać swoje dotychczasowe doświadczenie, umiejętności i życiowe zobowiązania, by podejść do zmiany z głową. Podpowiadam, jak opracować plan nauki, znaleźć motywację i zbudować sieć kontaktów, która pomoże Ci wejść do branży IT. Wszystko to w przystępny sposób, z humorem i konkretami.

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/
🟦 Kursy - Excel, SQL, Python: https://kajodata.com/kursy/

W najnowszym odcinku na moim kanale KajoData rozkładam na czynniki pierwsze LinkedIn i mówię o błędach, które popełniacie, próbując znaleźć tam pracę. Oczywiście, wysyłanie CV to podstawa, ale LinkedIn też ma do zaoferowania sporo fajnych możliwości.

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/
🟦 Kursy - Excel, SQL, Python: https://kajodata.com/kursy/

Często wyobrażamy sobie pracę analityka danych jako jedno wielkie odkrywanie trendów i zależności w liczbach. I owszem, to jest część tej pracy, ale w rzeczywistości stanowi tylko niewielki procent codziennych zadań. W tym odcinku dzielę się pięcioma mniej oczywistymi, ale kluczowymi aspektami pracy analityka danych, które mogą Cię zaskoczyć – od prezentacji wyników w prosty sposób po automatyzację procesów.

Porozmawiamy o oczyszczaniu danych, które jest niczym sprzątanie bałaganu przed wielkim wydarzeniem – bez tego nie ruszymy z analizą. Opowiem też o tym, dlaczego rozmowy z innymi działami są tak ważne, a czasem nawet bardziej skomplikowane niż same analizy. Dowiesz się, dlaczego warto testować hipotezy i jak tworzyć raporty, które naprawdę mają sens. Na koniec zajmiemy się automatyzacją – czymś, co coraz częściej staje się codziennością w tej branży.

To odcinek dla każdego, kto chce lepiej zrozumieć, jak wygląda praca analityka poza klasycznym "analizowaniem danych". Jeżeli planujesz wejść w ten świat, albo już w nim jesteś i chcesz spojrzeć na swoje obowiązki z innej perspektywy, ten materiał jest właśnie dla Ciebie!