🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku pokazuję, dlaczego ludzie odpadają z rozmów o pracę nie przez brak znajomości Excela czy Pythona, ale przez brak umiejętności realnej analizy danych. Opowiadam o tym, czym analiza jest, a czym nie jest. To nie jest przeklepywanie KPI ani robienie wykresów. To jest sposób myślenia. Zestaw powtarzalnych „analitycznych otwarć”, które pozwalają spojrzeć na dane jak specjalista i wiedzieć, co z nimi zrobić.

Przechodzę przez konkretne podejścia, które sam stosuję w pracy: segmentację, kohorty, RFM, analizę lejka, unit economics, strukturę kosztów, pracę z rozkładami i analizę przyczyn źródłowych. Pokazuję, jak łączyć te klocki w całość, zamiast traktować je jako osobne techniki z kursu SQL czy Power BI. Chodzi o to, żeby zrozumieć, gdzie naprawdę zarabia się pieniądze, gdzie biznes przecieka i jak jedna zmiana potrafi poruszyć kilka metryk naraz.

Na końcu dotykam tego, co według mnie odróżnia dobrego analityka od przeciętnego: myślenia systemowego i umiejętności łączenia kropek. Bo prawdziwa wartość nie polega na tym, że policzysz średnią, tylko że zrozumiesz, co ona ukrywa. Jeśli chcesz wejść poziom wyżej i zacząć analizować dane jak profesjonalista, ten odcinek jest dla Ciebie.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

Jeżeli ogarniasz Excela, SQL czy Pythona, ale mylą Ci się takie pojęcia jak CAC, LTV, NPM czy Lead Time, to na rozmowie o pracę możesz polec. W tym odcinku pokazuję, dlaczego sama technologia to za mało i jak w 35 minut nadrobić to, czego naprawdę oczekuje biznes. Przechodzę przez 15 kluczowych KPI z trzech światów: e-commerce, logistyki i finansów, tak żebyś nie tylko znał definicje, ale rozumiał, co one realnie znaczą.

Nie lecimy po suchych wzorach. Rozkładam każdy wskaźnik na czynniki pierwsze, pokazuję najczęstsze błędy, pułapki w liczeniu i konkretne przykłady biznesowe. Tłumaczę, kiedy wysoki przychód nic nie znaczy, dlaczego zły retention potrafi zabić SaaS, jak źle policzony fill rate daje fałszywe poczucie bezpieczeństwa i czemu net profit margin to często jedyna liczba, która naprawdę mówi prawdę o firmie.

Jeżeli jesteś juniorem i chcesz wyróżnić się na rynku, to ten odcinek jest dla Ciebie. A jeżeli już pracujesz jako analityk, potraktuj to jako szybkie uporządkowanie fundamentów. Bo analityk to nie jest ktoś, kto tylko robi XLOOKUP czy join w Pandasie. To ktoś, kto rozumie, jak działa biznes i potrafi o tym sensownie rozmawiać.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

Ten odcinek jest trochę inny niż zwykle. Bez list, bez checklist i bez udawania, że wszystko da się zamknąć w pięciu punktach. Chciałem na spokojnie, szczerze pogadać o rynku pracy, o IT, o analizie danych i o tym, jak bardzo lubimy się dziś nawzajem straszyć narracjami o końcu świata.

Mówię tu o dwóch podejściach, które regularnie widzę u ludzi. Jedno to ciągłe sprawdzanie, czy coś się jeszcze „opłaca”, czy to już ten moment, kiedy trzeba uciekać w inną branżę. Drugie to skupienie się na planie, na kolejnym sensownym kroku i na robieniu rzeczy mimo niepewności. I mam wrażenie, że mylimy te dwie strategie, a one prowadzą do zupełnie innych efektów.

Ten odcinek to też refleksja o kosztach zmiany, o złudnych uproszczeniach wokół AI i o tym, jak łatwo wpaść w katastrofizację zamiast w działanie. Nie mam tu prostych recept ani obietnic. Jest raczej zachęta, żeby mniej analizować sens wszystkiego dookoła, a częściej po prostu robić. Bo bardzo możliwe, że właśnie w robieniu jest więcej spokoju niż w niekończących się rozkminach.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

Na rozmowie o pracę i w CV prawda nie zawsze działa na twoją korzyść. W tym odcinku mówię wprost, kiedy warto nagiąć rzeczywistość, a kiedy lepiej trzymać się faktów. Odkładam na bok moralne rozważania i patrzę na rekrutację jak na to, czym realnie jest: rywalizację, w której ktoś wygrywa, a ktoś odpada.

Przechodzę przez konkretne sytuacje, w których mówienie całej prawdy zwyczajnie ci nie pomaga. Zły szef, toksyczna organizacja, braki kompetencyjne, poziom języka czy motywacja finansowa – pokazuję, jak to komunikować, żeby nie strzelić sobie w stopę i jednocześnie nie przekroczyć granicy, zza której nie da się już wrócić.

Ten odcinek jest dla osób, które chcą zwiększyć swoje szanse na rynku pracy, a nie tylko dobrze się poczuć po rozmowie. Jeżeli zależy ci na skuteczności, a nie na idealnym obrazie samego siebie, to będzie bardzo praktyczna rozmowa. Jeśli masz inne podejście, też okej – ale wtedy warto świadomie wiedzieć, z czego rezygnujesz.

#współpraca #zarobki #itjobs 👉 POBIERZ RAPORT TERAZ

W tym odcinku biorę na warsztat najnowszy raport wynagrodzeń od NoFluffJobs i sprawdzam, jak naprawdę wygląda rynek IT na 2025 i 2026 rok. Bez futurystycznych strachów, bez marketingowych obietnic o AI, które „zaraz zabierze wszystkim pracę”. Patrzymy wyłącznie na liczby, realne ogłoszenia i to, co faktycznie dzieje się u pracodawców.

Rozmawiamy o tym, gdzie przybywa ofert, gdzie spada konkurencja i które technologie trzymają się najmocniej. Zerkam na Data, BI, backend, AI i analitykę biznesową, pokazując jak zmienia się krajobraz IT i dlaczego coraz trudniej sprowadzać tę branżę wyłącznie do programowania. Są też konkretne widełki, porównania B2B z UoP i kilka wniosków, które mogą być przydatne przy rozmowie o podwyżce albo zmianie pracy.

Na koniec wchodzę na aktualne ogłoszenia i sprawdzam, ile faktycznie można dziś zarabiać, a nie ile „powinno się” zarabiać według nagłówków. Ten odcinek to próba zderzenia emocji, narracji medialnych i strachu o przyszłość z twardymi danymi. Link do raportu znajdziesz w opisie, warto czytać go równolegle ze mną.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku przechodzę przez najczęstsze pytania techniczne, które pojawiają się na rozmowach rekrutacyjnych na stanowisko analityka danych. Skupiam się na praktycznych przykładach z Excela, SQL-a, Power BI, Tableau i Pythona, dokładnie takich, jakie realnie możesz usłyszeć na rozmowie. To nie jest materiał pod seniora, tylko poziom juniora i early mida, ale taki, który trzeba mieć naprawdę poukładany.

Pokazuję nie tylko, jaka jest poprawna odpowiedź, ale też na co zwracają uwagę rekruterzy i gdzie najczęściej ludzie się wykładają. VLOOKUP, joiny, where vs having, miary w Power BI, relacje w modelu danych, Extract vs Live w Tableau czy podstawy Pythona. Dorzucam też kontekst: kiedy dane podejście jest bezpieczniejsze, kiedy szybsze, a kiedy po prostu właściwe z punktu widzenia biznesu.

Potraktuj ten odcinek jak szybki test. Jeśli na większość pytań odpowiadasz płynnie, bez długiego zastanawiania się, jesteś na dobrej drodze. Jeśli nie, to też jest super informacja, bo od razu wiesz, co warto doszlifować przed wysyłaniem CV i chodzeniem na rozmowy.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku biorę na warsztat najczęściej powtarzające się pytania na rozmowie kwalifikacyjnej i tłumaczę, o co w nich tak naprawdę chodzi. Nie interesuje mnie suche „co odpowiedzieć”, tylko logika stojąca po drugiej stronie stołu. Dlaczego pytanie o zmianę pracy jest tak ważne, co rekruter chce usłyszeć, a co jest dla niego sygnałem ostrzegawczym i jak łatwo można sobie taką rozmowę niepotrzebnie zepsuć. Całość opieram na realnych sytuacjach z procesów rekrutacyjnych, w których sam brałem udział.

Przechodzę przez pytania o mocne i słabe strony, trudne sytuacje w poprzedniej pracy, niejasne wymagania czy tłumaczenie rzeczy technicznych osobom nietechnicznym. Pokazuję, że bardzo często nie chodzi o idealną odpowiedź, tylko o dojrzałość, samoświadomość i sposób myślenia. Zwracam uwagę na pułapki, w które kandydaci wpadają najczęściej, oraz na odpowiedzi, które brzmią „ładnie”, ale w praktyce działają na niekorzyść.

Na koniec poruszam temat planów na przyszłość i pytania „gdzie widzisz się za 2–3 lata”, które bywa frustrujące, ale prawie zawsze się pojawia. Tłumaczę, jak podejść do niego rozsądnie i bez zbędnego teatru. Ten odcinek jest dla osób, które chcą lepiej zrozumieć mechanikę rozmowy kwalifikacyjnej i przygotować się w sposób spokojny, przemyślany i możliwie bez stresu.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku pokazuję, dlaczego szukanie pracy w 2026 roku wygląda zupełnie inaczej niż jeszcze kilka lat temu. Problemem nie jest sam rynek pracy, tylko to, że wiele osób nadal próbuje działać według starych zasad, które dziś są po prostu mało skuteczne. Tłumaczę, co się realnie zmieniło i dlaczego hasło „kiedyś było łatwiej” niczego już nie załatwia.

Przechodzę przez kluczowe elementy całego procesu: nową rolę CV, znaczenie portfolio, dłuższe i bardziej chaotyczne rekrutacje, testy techniczne w świecie AI oraz odporność psychiczną, bez której coraz trudniej to wszystko udźwignąć. Pokazuję też, dlaczego masowe wysyłanie CV działa coraz gorzej i czemu networking, dopasowanie się do konkretnych ról oraz świadome decyzje zawodowe zaczynają mieć dużo większe znaczenie.

Na koniec składam to wszystko w jedną całość i proponuję inne spojrzenie: szukanie pracy jako projekt, a nie jednorazowe wydarzenie. Taki projekt wymaga czasu, testowania różnych podejść i wyjścia z trybu automatu. Jeśli czujesz, że stare metody przestały działać, ten odcinek pomoże Ci lepiej zrozumieć nowe realia i sensownie zaplanować kolejny krok zawodowy.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

Przebranżowienie w czasach AI wygląda dziś zupełnie inaczej niż jeszcze kilka lat temu. W tym odcinku opowiadam, dlaczego coraz częściej mam wrażenie, że nikt nie czyta CV i czemu samo „dobre CV” przestaje być realną przewagą. To punkt wyjścia do szerszej rozmowy o tym, czym w ogóle jest zmiana zawodowa i dlaczego tak wiele osób podchodzi do niej w zbyt uproszczony sposób.

Rozkładam przebranżowienie na cztery podstawowe elementy: cel, plan, determinację i szczęście. Tłumaczę, dlaczego cel to nie jest stanowisko wpisane w CV, tylko wyobrażenie siebie jako kogoś zupełnie innego niż dziś. Pokazuję też, czemu lista technologii to jeszcze nie plan i dlaczego bez uwzględnienia energii, czasu i realnego życia większość „planów nauki” kończy się frustracją.

Na koniec mówię wprost o determinacji i szczęściu, czyli dwóch rzeczach, o których często nie chcemy rozmawiać. O tym, co zrobić, gdy życie wykoleja nawet najlepszy plan i dlaczego pech też jest częścią tej układanki. To odcinek dla osób, które serio myślą o zmianie zawodowej i chcą ją zrozumieć głębiej niż przez checklistę kursów i wysłanych CV.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku biorę na warsztat trzy nazwy stanowisk, które regularnie pojawiają się w ogłoszeniach o pracę: Data Analyst, Business Analyst i BI Developer. Jeśli kiedykolwiek scrollowałeś oferty i zastanawiałeś się, czym one się tak naprawdę różnią i którą ścieżkę wybrać, to jesteś w idealnym miejscu. Pokazuję, skąd biorą się te różnice i dlaczego bardzo często są one bardziej umowne niż realne.

Opowiadam o każdej z tych ról z perspektywy praktyki, a nie książkowych definicji. Tłumaczę, gdzie w teorii przebiega granica między analizą danych, raportowaniem i współpracą z biznesem, a jak to wygląda w prawdziwych zespołach. Dzielę się też własnymi doświadczeniami z ról, które formalnie miały różne nazwy, ale w codziennej pracy potrafiły wyglądać niemal identycznie.

Na koniec składam to wszystko w jedną całość i pokazuję, dlaczego w wielu firmach te trzy stanowiska sprowadzają się do tego samego zestawu kompetencji, tylko w różnych proporcjach. Jeśli myślisz o karierze w analizie danych albo właśnie jesteś w trakcie rekrutacji, ten odcinek pomoże Ci lepiej zrozumieć, na co naprawdę zwracać uwagę i jak nie dać się złapać na same tytuły stanowisk.