KajoData - Analiza danych dla każdego

🟨 https://kajodata.com/space/

🟦 https://kajodata.com/kursy/

Czyszczenie danych – brzmi jak coś nudnego, prawda? Ale w tym odcinku pokazuję, że to właśnie ta żmudna praca za kulisami pozwala na tworzenie świetnych analiz i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Opowiadam o pięciu najważniejszych etapach czyszczenia danych, które sprawiają, że tabele i bazy danych stają się klarowne i użyteczne. Jeśli planujesz wejść w świat analityki danych, to absolutnie musisz wiedzieć, co kryje się za hasłem „wywóz śmieci” z tabel!

Od identyfikacji duplikatów, przez radzenie sobie z brakującymi wartościami, aż po normalizację i wykrywanie anomalii – każdy etap to mini zagadka, którą trzeba rozwiązać, aby dane nabrały sensu. W odcinku tłumaczę, na czym polegają te procesy, podaję przykłady z życia analityka i pokazuję, jak przekształcić bałagan w dobrze poukładaną bazę danych. Czyszczenie danych to nie tylko techniczne wyzwania, ale też umiejętność detektywistycznego myślenia i współpracy z innymi zespołami.

Jeśli zastanawiasz się, czy analityka danych to coś dla Ciebie, spróbuj swoich sił w tym „brudnym” elemencie pracy analityka. A może właśnie w tym znajdziesz frajdę? Detektyw danych to ktoś, kto wyłapuje błędy, poprawia nieścisłości i zamienia bałagan w czystą wartość. Daj znać w komentarzu, co najbardziej interesuje Cię w pracy analityka danych!

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

Rynek pracy dla osób w IT nie jest teraz tak przyjazny jak kiedyś, co wiele osób może zniechęcić do zmiany branży. W tym odcinku dzielę się moimi przemyśleniami na temat tego, dlaczego mimo trudności warto starać się zostać analitykiem danych. Opowiadam, dlaczego umiejętności analityczne są kluczowe w obecnym świecie i jak, krok po kroku, można przygotować się do tej roli, nawet pracując w innej branży.

Pierwszy krok to wybór odpowiedniej niszy – jeśli pracujesz w e-commerce, logistyce, czy HR, wykorzystaj swoją wiedzę biznesową, aby stać się analitykiem danych właśnie w tej dziedzinie. W odcinku mówię o praktycznych wskazówkach, jak rozwijać swoje umiejętności techniczne, jak SQL, Python, czy narzędzia do wizualizacji danych, i jak automatyzacja procesów może być dodatkowym atutem na rynku pracy. Te technologie to nie tylko „narzędzia IT”, ale sposób na efektywne i innowacyjne podejście do analiz.

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

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python: https://kajodata.com/kursy/

Odcinek jest poświęcony błędom w CV, które często zamykają drzwi do wymarzonej pracy. Przechodzę przez 7 najczęstszych „grzechów” kandydatów, które jako osoba zajmująca się analizą danych i mająca doświadczenie po obu stronach procesu rekrutacyjnego – zarówno jako kandydat, jak i rekrutujący – zauważam najczęściej. Opowiem, dlaczego CV powinno być przede wszystkim dokumentem sprzedażowym, a nie autobiografią pełną nieistotnych detali.

Odcinek kończę praktycznymi wskazówkami na temat gramatyki, literówek i danych kontaktowych, które mogą zrujnować każdą aplikację. Pokazuję, jak ważna jest dokładność, a nawet profesjonalny adres e-mail. Jeśli chcesz wiedzieć, jakie detale mogą zaważyć na Twojej aplikacji, zapraszam do oglądania i dzielenia się swoimi spostrzeżeniami w komentarzach!

🟨 KajoData

🟦 Konferencja SPIN (#współpracareklamowa)

🐍 Python

Praca jako analityk danych ma wiele zalet, ale jak w każdej branży, są również wyzwania, o których warto wiedzieć. W tym odcinku postanowiłem podzielić się pięcioma najważniejszymi wadami, które mogą pojawić się na początku tej ścieżki zawodowej. Czasami początkowe zarobki mogą nie być tak wysokie, jakbyśmy sobie tego życzyli, a awanse czy podwyżki nie zawsze przychodzą szybko. Kluczowe jest zrozumienie, że osiągnięcie satysfakcjonującego poziomu wynagrodzenia często wymaga zmiany pracodawcy lub szczęścia w odpowiednim momencie.

Kolejnym wyzwaniem może być nadmiar pracy, zwłaszcza gdy trafimy do zespołu z mało uporządkowanymi procesami. Praca analityka to nie tylko tabelki i raporty – czasem trzeba wykazać się elastycznością i zarządzać ogromem zadań, często pod presją czasu. Do tego dochodzi fakt, że to praca siedząca, z dużą ilością informacji, co może prowadzić do zmęczenia fizycznego i psychicznego, a także negatywnie wpływać na nasze zdrowie.

Na koniec, warto pamiętać o ryzyku utknięcia w przestarzałych technologiach, które mogą ograniczyć nasze perspektywy zawodowe. Zamiast zdobywać cenne doświadczenie w popularnych narzędziach, możemy poświęcać czas na mało przyszłościowe rozwiązania. Praca analityka danych to wciąż świetna opcja, ale trzeba być świadomym, że droga do sukcesu wymaga nie tylko zaangażowania, ale i uważnego zarządzania swoją ścieżką kariery.

Mój kurs z Pythona 🐍

W tym odcinku porozmawiamy o tym, dlaczego Python to narzędzie, którego warto się nauczyć, jeśli myślisz o pracy jako analityk danych. Wyjaśnię, kiedy ten język programowania jest przydatny, a kiedy można go pominąć, oraz jakie korzyści daje w codziennej pracy analityka. Oczywiście Python to nie tylko programowanie, to także automatyzacja, integracja z różnymi systemami i znacznie więcej – dlatego jest to tak uniwersalne narzędzie.

Opowiem, jak Python pomaga w automatyzacji procesów, łącząc różne ekosystemy i umożliwiając szybkie wykonywanie powtarzalnych zadań. Dzięki temu, zamiast ręcznie przetwarzać dane w Excelu czy Power BI, można zautomatyzować ten proces, tworząc złożone analizy danych i generując raporty za jednym kliknięciem. To szczególnie ważne, kiedy pracujemy z dużymi zbiorami danych czy integrujemy różne źródła informacji.

🟦 Klaudię znajdziecie na:

https://jezykdanych.pl

https://www.linkedin.com/in/klaudia-stano/

https://facebook.com/JezykDanych

🟨 Do siebie zapraszam na:

https://kajodata.com/kursy/

https://kajodata.com/space/

W dzisiejszym odcinku rozmawiam z Klaudią Stano o wizualizacji danych i jej roli w pracy analityka. Klaudia dzieli się swoimi doświadczeniami i podpowiada, dlaczego estetyka wizualizacji może mieć większe znaczenie, niż na pierwszy rzut oka się wydaje. Rozmawiamy o tym, czy wizualizacje muszą być „ładne” i jak ważne jest znalezienie balansu między estetyką a użytecznością. Omawiamy także, jak unikać najczęstszych błędów, takich jak przeładowane wykresy i nieprzemyślane prezentacje.

Poruszamy również temat tego, jak nauczyć się tworzyć lepsze wizualizacje, nie skupiając się wyłącznie na narzędziach, ale na ogólnej koncepcji przekazywania informacji. Klaudia podkreśla, że czasami to, co najważniejsze, to nie liczba wykresów, a ich narracyjna moc i kontekst. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu wykresów, które naprawdę działają, i poznać kilka ciekawych wskazówek, koniecznie obejrzyj ten odcinek!

🟦 Konferencja SPIN (#współpracareklamowa)

🟨 KajoData

✅ Zostań analitykiem: https://kajodata.com/space/

Jeśli rozważasz bycie analitykiem danych i pracę w IT, ten filmik jest dla Ciebie. Przedstawiam kompletny plan, który pozwoli Ci krok po kroku, w ciągu 9 miesięcy , zdobyć niezbędne umiejętności. Omówię, jak skutecznie nauczyć się Excela, SQL-a, narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Power BI i Tableau, oraz Pythona. To nie jest coś, co zrobisz w tydzień – to przemyślany proces, który pozwoli Ci osiągnąć sukces w tej branży.

Zaczynamy od podstaw, takich jak Excel, ponieważ jest kluczowy na początkowych stanowiskach. Następnie przechodzimy do SQL-a, który jest niezbędny do pracy z relacyjnymi bazami danych, a później zajmujemy się narzędziami do wizualizacji danych. Dzięki opanowaniu zarówno Power BI, jak i Tableau, zwiększysz swoje szanse na rynku pracy. Dodanie Pythona na późniejszym etapie pozwoli Ci wyróżnić się i podnieść swoje kwalifikacje.

W trakcie realizacji tego planu nie tylko zdobędziesz techniczne umiejętności, ale także nauczysz się, jak skutecznie budować swoje portfolio, optymalizować CV i korzystać z LinkedIna, aby zdobyć pierwszą pracę. Wspólnie zadbamy o to, abyś był dobrze przygotowany na każdym etapie swojej drogi do zostania analitykiem danych.

Zostań analitykiem: https://kajodata.com/space/

W tym odcinku opowiadam, dlaczego uważam, że praca analityka danych to jedna z najlepszych opcji w IT. Może się wydawać, że to tylko klepanie tabelek w Excelu, ale to coś znacznie więcej. Analityk danych to osoba, która łączy umiejętności techniczne z kontaktem z ludźmi, co sprawia, że praca jest nie tylko ciekawa, ale i pełna wyzwań. To idealne połączenie dla tych, którzy chcą być zarówno blisko technologii, jak i angażować się w biznesowe decyzje.

Dodatkowo, jako analityk masz wiele możliwości automatyzacji swoich zadań, co nie tylko ułatwia pracę, ale daje satysfakcję z usprawniania procesów. Na dodatek, mimo że zarobki w tej branży są atrakcyjne, to nie wymaga ona od Ciebie rocket science – nauka takich narzędzi jak Excel, SQL czy Python jest w zasięgu każdego, kto chce wejść do świata danych.

Zmień pracę - zmień życie: KajoDataSpace

Podzielę się także praktycznymi wskazówkami, jak radzić sobie z tymi problemami – od lepszego planowania procesu poszukiwania pracy, przez rozważenie przeprowadzki, aż po sposoby na efektywne opowiadanie o swoich kwalifikacjach podczas rozmów rekrutacyjnych. Nie zapomnij zostawić komentarza, jeśli masz swoje przemyślenia na temat tego, co może blokować Twoją karierę – chętnie poznam Twoją opinię!