🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/

🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science: https://kajodata.com/kursy/

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ 

📈 W tym odcinku opowiadam o roli AI Engineera, czyli jednej z ciekawszych nowych ścieżek na styku AI, danych i technologii. Wyjaśniam, czym taka osoba realnie się zajmuje, czym różni się od Machine Learning Engineera, Data Scientista i Prompt Engineera, oraz dlaczego nie chodzi tu po prostu o „pisanie promptów”.

📈 Pokazuję też konkretne technologie, które warto znać, jeśli myślisz o wejściu w ten obszar. Pojawiają się między innymi RAG, embeddingi, bazy wektorowe, structured outputs, tool calling, API, backend, SQL, Python, Git, Docker i podstawy chmury. Bez wielkiego akademickiego zadęcia, raczej z perspektywy: co naprawdę trzeba umieć, żeby budować działające systemy oparte o modele AI.

📈 Na końcu mówię też o zarobkach i o tym, jak mogłaby wyglądać ścieżka dojścia do tej roli z poziomu analityka danych. Jeżeli ogarniasz już dane, SQL-a, trochę Pythona i zaczynasz interesować się AI, to AI Engineer może być jedną z naturalnych dróg rozwoju. Nie najłatwiejszą, ale zdecydowanie wartą obserwowania.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

➡️ Natalia na Instagramie

➡️ Natalia na LinkedIn

📈 W tym odcinku rozmawiam z Natalią Kierczuk, twórczynią „IT bez kodu”, o pracy w technologii bez programowania. Schodzimy trochę za kulisy roli analityka biznesowego, product ownera i osoby, która często musi tłumaczyć biznes technologii, a technologię biznesowi.

📈 Gadamy też szczerze o tym, że IT nie zawsze wygląda tak sexy, jak czasem pokazuje się w internecie. Są duże projekty, ciekawe rozmowy, praca z ludźmi i realny wpływ na produkty, ale są też spotkania, dokumentacja, chaos, office politics i zwykłe korpo-zadania, których nikt raczej nie pokazuje w rolkach.

📈 W drugiej części rozmowy mocno zahaczamy o AI, przebodźcowanie, social media i pytanie, czy technologia bardziej nam pomaga, czy zaczyna po cichu smażyć mózgi. Jeśli myślisz o wejściu do IT, ale niekoniecznie chcesz programować, ten odcinek może pomóc Ci zobaczyć ten świat trochę bardziej realistycznie.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 AI najczęściej straszy nas utratą pracy, ale mam wrażenie, że dużo rzadziej mówimy o czymś równie ważnym: utracie umiejętności. Pisania, myślenia, rozmowy, zadawania dobrych pytań. I właśnie o tym opowiadam w tym odcinku.

📈 Nie jestem przeciwnikiem AI, wręcz przeciwnie, sam korzystam z niej bardzo dużo. Ale coraz częściej widzę, także u siebie, że zbyt łatwe delegowanie wszystkiego do narzędzi może powoli osłabiać rzeczy, które kiedyś były naszą przewagą.

📈 W tym odcinku zastanawiam się, jak korzystać z AI mądrze, ale jednocześnie nie rezygnować z tego, co jest najtrudniejsze do zautomatyzowania: bystrości, krytycznego myślenia, komunikacji i realnego rozumienia problemów drugiego człowieka.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku biorę na warsztat najczęstsze KPI w e-commerce, czyli te metryki, które brzmią trochę jak korpomowa, ale realnie potrafią powiedzieć, czy biznes ma sens. Zaczynam od CAC, LTV i tego, dlaczego samo patrzenie na koszt pozyskania klienta może nas bardzo szybko wyprowadzić w pole.

📈 Pokazuję też, po co liczyć AOV, retention rate, churn i customer payback period. Czyli nie tylko ile klient wydaje, ale też jak długo z nami zostaje, kiedy zaczyna nam się zwracać i czy przypadkiem nie budujemy modelu, który wygląda dobrze tylko w Excelu, a w prawdziwym życiu zaczyna się sypać.

📈 Ten odcinek przyda się szczególnie osobom, które chcą lepiej rozumieć analitykę biznesową, e-commerce, SaaS albo po prostu chcą wiedzieć, jakie pytania zadawać, gdy patrzą na dane sprzedażowe. Bo KPI to nie są magiczne cyferki do raportu, tylko narzędzia do podejmowania lepszych decyzji.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Profil Adrianny na Instagramie

🟥 Profil Adrianny na LinkedIn

📈 W tym odcinku rozmawiam z Adrianną Bielak o świecie animacji w gamedevie – od kuchni, bez uproszczeń i bez mitów. Zderzamy wyobrażenie „postacie się ruszają” z rzeczywistością, w której za jednym ruchem stoi cały pipeline ludzi, narzędzi i decyzji. Pokazujemy, jak bardzo to jest połączenie technologii i sztuki – i dlaczego właśnie to połączenie sprawia, że gry potrafią wywoływać emocje, które zostają z nami na lata.

📈 Schodzimy też poziom niżej – do tego, jak wygląda praca inżyniera animacji w praktyce. Rozmawiamy o systemach, matematyce, iteracjach i o tym, dlaczego „prosty ruch” wcale nie jest prosty. Pojawia się temat jakości danych, optymalizacji, współpracy z artystami i tego momentu, kiedy wszystko w końcu „klika” – technicznie i artystycznie jednocześnie. To jest ten moment, dla którego warto robić takie rzeczy.

📈 Na koniec dotykamy tematów kariery: jak wejść do gamedevu, gdzie są realne szanse, a gdzie jest przesyt, i dlaczego specjalizacja ma dziś ogromne znaczenie. Rozmawiamy też o AI w tej branży – bez hype’u, konkretnie: gdzie pomaga, a gdzie nadal trzeba usiąść i zrobić robotę samemu. Jeśli myślisz o gamedevie, IT albo po prostu chcesz zobaczyć, jak wygląda praca przy dużych produkcjach od środka, to ten odcinek powinien Ci się spodobać.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kurs Data Science

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku pokazuję Ci mapę rozwoju analityka danych od pierwszych kroków w Excelu i SQL-u aż po zaawansowane role takie jak senior analyst, analytics engineer, data architect czy data scientist. Opowiadam, jak naprawdę wygląda ta ścieżka i dlaczego warto myśleć o swojej karierze szerzej niż tylko junior, mid, senior.

📈 Tłumaczę, jakie kompetencje są ważne na kolejnych etapach, co zaczyna mieć znaczenie poza samą techniką oraz dlaczego komunikacja, ciekawość biznesu i odpowiedzialność często decydują o tempie rozwoju bardziej niż kolejny kurs czy nowe narzędzie. To odcinek dla osób, które chcą działać świadomie, a nie tylko wykonywać kolejne zadania.

📈 Pokazuję też, że data science nie jest magicznym światem zarezerwowanym dla wybranych, tylko realnym kierunkiem rozwoju dla analityka danych. Jeśli zastanawiasz się, gdzie możesz dojść w tej branży, jaki etap najbardziej do Ciebie pasuje i co robić dalej, ten odcinek da Ci konkretny punkt odniesienia.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W analizie danych łatwo wpaść w moment, w którym myślisz „co dalej?”. Sam przez to przechodziłem i widzę, że wiele osób zakłada, że ścieżka jest jedna: junior, mid, senior… i koniec. W tym odcinku pokazuję, że tak naprawdę masz kilka zupełnie różnych kierunków rozwoju, które mogą być dla Ciebie dużo ciekawsze i bardziej dopasowane do tego, jaki jesteś i co Cię kręci .

📈 Opowiadam o trzech konkretnych ścieżkach: menadżerskiej, data science i takiej bardziej „hybrydowej”, gdzie łączysz analitykę z biznesem. Każda z nich daje coś innego. Możesz iść w ludzi i skalę, możesz wejść głębiej w technologię i modele, albo stać się kimś, kto spina różne klocki w organizacji i ogarnia chaos, którego nie da się łatwo zautomatyzować.

📈 Dzielę się też tym, dla kogo która opcja ma sens, jakie są plusy, minusy i na co uważać. Bo prawda jest taka, że nie ma jednej „najlepszej” drogi. Jest ta, która najlepiej pasuje do Ciebie. Ten odcinek ma Ci pomóc zobaczyć, że możliwości jest więcej niż myślisz i że możesz świadomie wybrać kierunek, zamiast płynąć z prądem.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Nauka angielskiego

🟨 Wiktoria na LinkedIn

🟦 Kajo na LinkedIn

📈 W tym odcinku rozmawiam z Wiktorią Sitko o angielskim w IT i szybko okazuje się, że problem wcale nie leży tam, gdzie większość osób myśli. To nie jest kwestia braku słówek czy gramatyki. Wiele osób rozumie naprawdę sporo, ale blokuje się, kiedy ma się odezwać na callu albo powiedzieć coś spontanicznie. I właśnie o tym rozdźwięku między „znam” a „mówię” rozmawiamy najwięcej.

📈 Wchodzimy też głębiej w to, jak uczyć się angielskiego, żeby to miało sens w pracy. Zamiast wkuwania list słówek czy robienia podręczników, dużo ważniejsze jest uczenie się w kontekście – dokładnie pod swoje spotkania, swój zespół i swoje sytuacje zawodowe. Pojawia się też temat intensywności nauki, regularności i tego, dlaczego jedna lekcja tygodniowo często daje złudne poczucie postępu.

📈 Na koniec dotykamy rzeczy, która realnie wpływa na karierę – czyli mówienia. Bo możesz być świetnym specjalistą, ale jeśli nie jesteś w stanie o tym opowiedzieć, to coś po drodze się gubi. Gadamy o blokadach, stresie, przygotowaniu do rozmów rekrutacyjnych i o tym, co faktycznie działa, jeśli chcesz w końcu zacząć mówić swobodnie po angielsku.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 Boisz się, że możesz stracić pracę? Rozumiem to bardzo dobrze, bo to nie jest przyjemna myśl. Problem zwykle nie polega na samym strachu, tylko na tym, że nic z nim nie robimy. W tym odcinku pokazuję, jak podejść do takiej sytuacji na spokojnie i odzyskać poczucie kontroli, zamiast czekać aż coś się wydarzy.

📈 Najważniejsza rzecz to ogarnięcie finansów i policzenie, ile masz realnie czasu. Bez tego działasz po omacku. Do tego dochodzi rozwój i nauka, zanim pojawi się presja, oraz pierwsze kroki na rynku pracy, czyli aplikowanie jeszcze wtedy, kiedy masz komfort. To wszystko daje Ci przewagę, zamiast stawiać Cię pod ścianą.

📈 Pokazuję też, jak uniknąć typowych błędów, które widzę u wielu osób, czyli odkładania wszystkiego na później i liczenia, że jakoś to będzie. Lepiej potraktować swoją sytuację jak projekt i zacząć działać krok po kroku. Bo nawet jeśli zrobi się trudno, to dobrze przygotowany możesz z tego wyjść na dużo lepszej pozycji.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

W tym odcinku biorę na warsztat coś, z czym mierzy się praktycznie każdy, kto chce się rozwijać: brak czasu na naukę. Pokazuję, dlaczego to często nie jest problem czasu, tylko sposobu, w jaki podchodzimy do nauki. Rozkładam na czynniki pierwsze największe pułapki, w które sami się pakujemy, i tłumaczę, co realnie blokuje nasz progres .

Opowiadam też o tym, czym tak naprawdę jest skuteczna nauka. Dlaczego multitasking to mit, czemu motywacja jest przeceniana i dlaczego samo „interesowanie się tematem” nie ma wiele wspólnego z realnym rozwojem. Pokazuję, jak budować system nauki, który działa nawet wtedy, kiedy totalnie nie chce się siadać do roboty.

Na koniec zbieram to wszystko w kilka konkretnych zasad, które możesz wdrożyć od razu. Bez magii, bez skrótów, bez udawania, że da się to zrobić łatwo i przyjemnie. Bo prawda jest taka, że nauka to ciężka praca, ale to jedna z niewielu rzeczy, które naprawdę potrafią zmienić Twoją sytuację zawodową w dłuższym terminie.