🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM

🟦 Kursy: Excel, SQL, PowerBI, Python

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku opowiadam, jak naprawdę korzystałem z AI w pracy analityka danych. I nie, największą zmianą nie było pisanie pięknie brzmiących maili. Dużo więcej dawało mi zarządzanie zadaniami, priorytetami i całym chaosem, który pojawia się, kiedy jednocześnie robisz raport, analizę ad hoc, poprawiasz kod i odpowiadasz na pytania biznesu.

📈 Pokazuję też, gdzie AI faktycznie przyspiesza pracę techniczną. Korzystam z niego przy poprawkach kodu, przypominaniu składni, prototypowaniu dashboardów czy przygotowywaniu pierwszych wersji rozwiązań. Jednocześnie nie wierzę w podejście „AI zrobi wszystko za mnie”. Bez solidnych podstaw z SQL-a, Pythona, Power BI czy komunikacji bardzo szybko przestajesz być osobą, która kontroluje narzędzie.

📈 Na koniec mówię o pracy z agentami AI i o tym, dlaczego moim zdaniem poprzeczka dla analityków właśnie idzie w górę. Coraz łatwiej zrobić coś, co wygląda dobrze na demo. Dużo trudniej stworzyć rozwiązanie, które naprawdę działa i daje wartość biznesowi. Dlatego zamiast bać się AI, wolę wykorzystać je do tego, żeby robić ambitniejsze rzeczy i rozwijać się szybciej.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

#commentary Komentuję film od  ⁨@christinejiangdata⁩  - https://www.youtube.com/watch?v=hGCKdMsfU7g

📈 W tym odcinku przyglądam się poradom Christine Jiang, doświadczonej analityczki i mentorki, która tłumaczy, czego warto nauczyć się, żeby wejść do analizy danych. Rozmawiamy między innymi o wiedzy branżowej, portfolio, komunikacji i determinacji.

📈 Z większością jej wskazówek się zgadzam, ale w kilku miejscach mocno polemizuję. Szczególnie wtedy, gdy Christine umniejsza znaczenie Pythona i przekonuje, że inne narzędzia mogą dać kandydatowi większą przewagę.

📈 Moim zdaniem zabrakło tutaj najważniejszego elementu, czyli biegłego korzystania z AI. Pokazuję, dlaczego współczesny analityk powinien umieć łączyć narzędzia techniczne, rozumienie biznesu i AI.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku opowiadam, dlaczego tak naprawdę zostałem analitykiem danych. Przez lata wydawało mi się, że chodziło głównie o lepszą pracę, rozwój i zarobki. Dopiero podczas budowania własnej aplikacji zrozumiałem, że od początku najbardziej fascynowało mnie tworzenie złożonych systemów z mniejszych, połączonych ze sobą elementów.

📈 Wszystko zaczęło się od prostego pliku w Excelu, w którym zapisywałem swoje wydatki. Z czasem pojawiły się raporty, automatyzacje i VBA, a później coraz większe rozwiązania wykorzystywane w pracy. Jeden z takich plików nazwałem nawet Prospero, na cześć czarodzieja z „Burzy” Szekspira. Trochę cringe, ale właśnie dzięki takim projektom rozwijałem umiejętności, które później pozwoliły mi zostać analitykiem i architektem danych.

📈 Pokazuję też, że analiza danych to znacznie więcej niż tabelki i wykresy. To budowanie, rozwijanie i utrzymywanie systemów, które pomagają ludziom pracować lepiej. Jeżeli lubisz rozkładać problemy na części, łączyć ze sobą kolejne klocki i tworzyć rozwiązania, które z czasem stają się coraz większe, praca analityka może dać Ci naprawdę dużo satysfakcji.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 Czy AI naprawdę sprawi, że konsultanci i analitycy danych przestaną być potrzebni? W tym odcinku komentuję przemyślenia byłego konsultanta McKinsey i sprawdzam, dlaczego te dwa zawody mierzą się dziś z bardzo podobnymi obawami.

📈 Największy błąd polega na utożsamianiu pracy konsultanta z prezentacją, a pracy analityka z gotowym dashboardem. AI potrafi wygenerować dokument, kod albo wykres, ale nie oznacza to jeszcze, że rozumie firmę, jej procesy i decyzje, które trzeba podjąć.

📈 Pokazuję też, dlaczego przyszłością analityków nie jest samo tworzenie raportów, lecz organizowanie całego procesu raportowania i wdrażanie AI w realnych firmach. Moim zdaniem wygrają nie zespoły zastąpione przez AI, ale ludzie, którzy nauczą się analizować z AI, przez AI i dzięki AI.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈 https://kajodata.com/space/

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

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/

📈 Czy żałuję odejścia z dobrze płatnego i stabilnego etatu? W tym odcinku opowiadam, dlaczego odpowiedź nie jest tak prosta, jak mogłoby się wydawać. Wracam też do wcześniejszych momentów, w których musiałem porzucić bezpieczną ścieżkę i zacząć od nowa.

📈 Prawo, polonistyka, hotelarstwo, analiza danych, a w końcu własna firma. Każda z tych zmian wiązała się z utratą czegoś wartościowego. Komfortu, pozycji, pieniędzy albo świata, w którym zdążyłem już nauczyć się sprawnie poruszać.

📈 Nie uważam, że zawsze trzeba ryzykować i rzucać wszystko bez planu. Wierzę jednak, że warto rozpoznawać, kiedy podejmujemy decyzję rozsądnie, a kiedy po prostu wycofujemy się ze strachu. Bo bezpieczeństwo ma swoją cenę, ale niewykorzystane możliwości również.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku pokazuję, jak zmieniały się moje zarobki na kolejnych etapach kariery w analizie danych. Wszystkie wynagrodzenia przeliczyłem na dzisiejszą siłę nabywczą, dzięki czemu można uczciwiej porównać mój start jako analityka z późniejszymi stanowiskami w BI i architekturze danych.

📈 Opowiadam o zmianie firmy, awansach, negocjacjach i rozwijaniu umiejętności, które pozwalały mi sięgać po coraz bardziej odpowiedzialne role. Pokazuję też, jak duże znaczenie dla wynagrodzenia mogą mieć dobry przełożony, odpowiedni moment i gotowość do szukania nowych możliwości.

📈 Ta historia dobrze pokazuje, że rosnąca pensja na papierze nie zawsze oznacza równie szybki wzrost poziomu życia. Inflacja potrafi zjeść sporą część podwyżki, dlatego w odcinku patrzę nie tylko na kolejne liczby, ale przede wszystkim na decyzje, które najmocniej wpłynęły na moją karierę.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku pokazuję pięć finansowych metryk, które powinien rozumieć każdy analityk. Omawiam COGS, contribution margin, OPEX, net profit margin oraz proporcję kosztów stałych do zmiennych.

📈 Tłumaczę, dlaczego rosnący przychód nie zawsze oznacza zdrowy biznes i jak koszty potrafią po cichu zjadać jego rentowność. Pokazuję też, dlaczego dobry wynik kampanii reklamowej nie musi jeszcze oznaczać, że firma rzeczywiście zarabia.

📈 Ten odcinek jest dla osób, które chcą wyjść poza Excela, SQL-a i tworzenie raportów. Bo dobry analityk nie tylko liczy dane, ale rozumie, co te liczby naprawdę mówią o biznesie.

🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈

🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science

🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY

📈 Szukanie pracy może wyglądać bardzo różnie: od chaotycznego wysyłania jednego CV na wszystkie ogłoszenia aż po świadome budowanie własnej pozycji na rynku. W tym odcinku pokazuję siedem poziomów zaawansowania i wyjaśniam, dlaczego sama liczba wysłanych aplikacji często nie daje oczekiwanych rezultatów.

📈 Opowiadam między innymi o dopracowaniu dokumentów, dopasowywaniu CV do konkretnych ofert, prowadzeniu trackera aplikacji, analizowaniu swoich wyników oraz aktywnym budowaniu sieci kontaktów. Pokazuję też, jak zamienić szukanie pracy w powtarzalny proces, który pozwala działać skuteczniej, a niekoniecznie więcej.

📈 Na końcu przechodzę do najbardziej zaawansowanych poziomów: budowania ponadstandardowego portfolio, rozwijania unikalnego zestawu kompetencji i tworzenia dla siebie bardzo konkretnej pozycji zawodowej. Sprawdź, na którym poziomie jesteś obecnie i co możesz zrobić, żeby zwiększyć swoje szanse na znalezienie dobrej pracy.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku odpowiadam na pytania widzów dotyczące pracy w analizie danych, przebranżowienia i rozwoju kariery. Mówię między innymi o angielskim na rozmowach rekrutacyjnych, syndromie impostora oraz o tym, czy warto zaczynać od roli analityka, jeśli docelowo chce się zostać Data Engineerem.

📈 Zastanawiam się też, czy po trzydziestce lub po latach pracy fizycznej nadal ma sens próbować wejść do świata danych. Opowiadam o studiach, pierwszej pracy bez doświadczenia, wymaganiach w ogłoszeniach oraz o tym, jak wykorzystać dotychczasowe doświadczenie zawodowe zamiast traktować je jak przeszkodę.

📈 Odpowiadam również na pytanie, czy AI zastąpi analityków danych, jaką rolę nadal odgrywa Excel oraz czego sam szukam u kandydatów podczas rekrutacji. Jest też trochę o korporacjach, biurku elektrycznym i o tym, gdzie widzę siebie za pięć lat.

🟨 Społeczność analityków

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

🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku dzielę się sześcioma dość niepoprawnymi radami o tym, jak szybciej awansować w analizie danych. Nie będzie tu grzecznego poradnika o cierpliwym rozwijaniu kompetencji krok po kroku, tylko trochę bardziej szczera opowieść o tym, co naprawdę pomagało mi budować pozycję w pracy.

📈 Mówię między innymi o Excelu jako narzędziu do komunikacji z biznesem, o wycinaniu edge case’ów, pokazywaniu złożoności swojej pracy, robieniu dashboardów, które wywołują emocje, i o tym, dlaczego w świecie AI czasem większą przewagę daje szybkość niż perfekcja.

📈 To odcinek o skuteczności, widoczności i zawodowej grze, która nie zawsze jest tak czysta, jak chcielibyśmy wierzyć. Nie chodzi o to, żeby oszukiwać, tylko o to, żeby zrozumieć, że w pracy analityka liczą się nie tylko narzędzia, ale też narracja, tempo, pewność siebie i umiejętność pokazania, dlaczego ktoś ma ci za tę pracę płacić.