🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python

📊 Jak działają sondaże wyborcze i czy warto im ufać? W tym odcinku przyglądam się mechanizmowi działania sondaży – zarówno tych przedwyborczych, jak i tych tworzonych w dniu wyborów, czyli słynnych exit poll i late poll. Z perspektywy analityka danych tłumaczę, jak to możliwe, że na podstawie opinii 1000 osób można przewidzieć wynik wyborów, w których bierze udział kilkanaście milionów obywateli. Zobaczysz, jak działa błąd statystyczny, co oznacza poziom ufności, i dlaczego dobrze dobrana próba to klucz do rzetelnych wyników.

📈 Porządkujemy fakty i rozwiewamy mity. W materiale wyjaśniam m.in., dlaczego margines błędu nie oznacza, że sondaże są "na chybił-trafił", co to jest prawo wielkich liczb i jak duże znaczenie ma reprezentatywność próby względem samej liczebności. Pokazuję, że zwiększenie próby z 1000 do 2000 osób nie daje dwukrotnie większej precyzji – bo zyski maleją wykładniczo. Porównuję to do zupy: jeśli dobrze wymieszana, wystarczy jedna łyżka, by ocenić smak – tak samo działa statystyka.

📌 Sondaże to nie wyrocznie, ale solidne narzędzia. Opowiadam też o tym, dlaczego wyniki exit polli różnią się czasem od rzeczywistości, kiedy możemy liczyć na late polle, a kiedy trzeba poczekać na oficjalne dane PKW. Na koniec zadaję ważne pytanie: czy Ty ufasz sondażom? Napisz w komentarzu! A jeśli interesują Cię tematy analityczne z życia codziennego – subskrybuj kanał i zajrzyj na kajodata.com, gdzie znajdziesz kursy, artykuły i wsparcie dla osób rozwijających się w świecie danych.

🟩 Kanał YT Kamila Brzezińskiego

🟥 Świat analizy danych

W tym odcinku rozmawiam z Kamilem Brzezińskim – twórcą kanału „Jak Nauczyć Się Programowania”, a prywatnie osobą, którą od dawna śledziłem, ale dopiero teraz mieliśmy okazję porozmawiać. Wspólnie przyglądamy się temu, jak naprawdę wygląda dziś praca programisty, co się zmieniło przez ostatnie lata i dlaczego tak wiele osób ma błędny obraz tego zawodu.

Zastanawiamy się, jak duży wpływ na programowanie ma sztuczna inteligencja – czy AI to bardziej zagrożenie, czy może po prostu kolejne narzędzie, z którego trzeba nauczyć się korzystać z głową? Kamil świetnie tłumaczy, dlaczego rozwiązywanie problemów to wciąż sedno pracy developera, i dlaczego AI nie zastąpi dobrego programisty, tylko może go wzmocnić.

Nie brakuje też tematów z pogranicza technologii i popkultury: rozmawiamy o vibe codingu, przyszłości low-code, o tym czy warto zaczynać karierę od frontu, backu, czy może zostać full-stackiem. Odcinek pełen konkretnych przemyśleń, ale i lekkiego podejścia do tematu – zapraszam!

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python

Czy Twoje CV wygląda jak pusta kartka, a może jest pełne doświadczeń, które wydają się zupełnie nieprzydatne w nowej branży? 🤔

W tym filmie rozbieram na czynniki pierwsze, czym naprawdę jest "słabe CV" i jak możesz z nim skutecznie zawalczyć!

1️⃣ Czym tak naprawdę jest "słabe CV"?

👉 Czy brak doświadczenia oznacza brak wartości?

👉 A co jeśli masz doświadczenie, ale zupełnie z innej bajki?

2️⃣ Jak opowiedzieć swoją historię?

👉 Zamiast wypisywać stanowiska, opowiedz o umiejętnościach!

👉 Nawet bycie baristą może pokazać Twoje zdolności organizacyjne, komunikacyjne i odporność na stres.

3️⃣ Jak personalizować CV pod oferty?

👉 Czy Twoje CV jest zgodne z oczekiwaniami rynku?

👉 Jak sprawić, by ATS (Applicant Tracking Systems) nie odrzucał Twojej aplikacji?

4️⃣ Jak budować wartość poza CV?

👉 Portfolio online, LinkedIn, projekty poboczne – to Twój "plan B".

👉 Networking i aktywność w społeczności mogą być kluczem do nowych możliwości.

5️⃣ Strategia na "słabe CV": jak szukać pracy?

👉 Nie tylko jobboardy – poznaj firmy w swojej okolicy, nawet jeśli nie rekrutują oficjalnie!

👉 Jak zmienić szukanie pracy w zorganizowany proces, a nie przypadkowe strzały.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python

W tym odcinku porównam dwa najpopularniejsze narzędzia do wizualizacji danych – Power BI i Tableau. Które z nich lepiej wybrać na start, a które sprawdzi się w bardziej zaawansowanych projektach? Będzie prawie remis… ale z lekkim wskazaniem.

🟨 Koszt i dostępność

Power BI Desktop jest całkowicie darmowy, a w wielu firmach Power BI Pro wchodzi w skład pakietu Microsoft 365. Power BI Pro kosztuje ok. 10 USD miesięcznie, co jest jedną z najtańszych opcji na rynku. Tableau oferuje darmową wersję Tableau Public, ale wszystkie raporty są publiczne online – nie nadaje się do pracy z danymi firmowymi. Żeby mieć pełną kontrolę i prywatność, trzeba kupić Tableau Creator – to koszt ok. 70 USD miesięcznie.

🟨 Interfejs i próg wejścia

Power BI ma znajomy układ – przypomina Excela. Dla osób, które znają Microsoft Office, to bardzo naturalne środowisko. Tableau oferuje bardzo płynny interfejs drag & drop, świetny do szybkiego budowania dashboardów. Dla zupełnie początkujących, szczególnie z Excela, Power BI będzie łatwiejszy na start.

🟨 Wizualizacje i estetyka

Tableau to król estetyki i customizacji – można tam stworzyć naprawdę imponujące i interaktywne dashboardy. Power BI oferuje solidne wykresy, a dodatkowe visuale można doinstalować, ale ma mniejsze możliwości customizacji layoutu. Tableau lepiej radzi sobie z dynamicznym filtrowaniem, storytellingiem i responsywnymi układami.

🟨 Integracja i ekosystem

Power BI to część ekosystemu Microsoft – świetnie współpracuje z Excel, Teams, SharePoint, Azure. Jeśli firma używa już Office’a – wdrożenie Power BI to naturalna kontynuacja. Tableau ma bardzo dobre wsparcie dla różnych źródeł danych i dobrze integruje się z Salesforce i Slackiem. Jednak w środowisku „Microsoftowym” wymaga więcej konfiguracji.

🟨 Społeczność i rynek pracy

Power BI ma ogromną społeczność w Polsce i Europie – to narzędzie, które rośnie z miesiąca na miesiąc. Bardzo często pojawia się w ogłoszeniach o pracę, szczególnie w działach finansów, analiz i controllingu. Tableau częściej pojawia się w międzynarodowych firmach i środowiskach enterprise. W USA – bardzo silne. W Polsce – bardziej niszowe, ale cenione w specjalistycznych rolach.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python

Możliwe opcje:

1. Inżynier AI / Prompt Engineer

Za: Boom na sztuczną inteligencję, rosnące inwestycje w modele językowe, zapotrzebowanie na ludzi, którzy „rozmawiają” z AI i tworzą zaawansowane prompty.

Przeciw: To nie zawód, tylko tymczasowa specjalizacja. AI bardzo szybko się rozwija – to, co dziś wymaga eksperta, jutro zostanie zautomatyzowane. W przyszłości prompt engineer będzie tak potrzebny jak operator faksu.

2. Programista blockchain

Za: Rewolucja Web3, kryptowaluty, zdecentralizowane aplikacje – miały zmienić świat i zatrudnienie.

Przeciw: Entuzjazm opadł, adopcja masowa się nie wydarzyła. Zawód niszowy, zależny od spekulacji. Na rynku pracy nie wyparł klasycznego software developera. Hype ≠ przyszłość.

3. Specjalista od metaverse

Za: Miała być druga wersja internetu – VR, AR, awatary i cyfrowe światy. Firmy jak Meta pompowały miliardy w rozwój.

Przeciw: Użytkownicy tego nie kupili. Metaverse dziś to głównie gry i niszowe zastosowania B2B. Zamiast rewolucji – ciekawostka technologiczna. Potrzebni są deweloperzy gier, nie „specjaliści od metaverse”.

4. Data Scientist 2.0 / Citizen Data Scientist

Za: Dane są wszędzie, każdy potrzebuje analiz, a no-code i AI czynią analizę danych dostępną dla każdego – więc pojawia się nowy „zawód przyszłości” dla nietechnicznych.

Przeciw: Bez solidnych podstaw (statystyka, modelowanie, logika biznesowa) AI zrobi z Ciebie nie „data scientist”, ale „data hazardzistę”. Automatyzacja tworzy złudzenie wiedzy – nie zawód.

5. Twórca treści / Influencer AI-era

Za: YouTube, TikTok, newslettery, Substack – każdy może budować markę, zarabiać na treściach, AI wspiera produkcję – boom na soloprzedsiębiorczość.

Przeciw: To nie zawód, a forma działalności – rynek ekstremalnie konkurencyjny, nieprzewidywalny i uzależniony od algorytmów. Nie każdy może (i chce) być marką. A AI właśnie obniża próg wejścia, przez co podaż jest większy niż popyt.

JAKI TO ZAWÓD? Odpowiedź w odcinku :)

🟦 Opanuj PowerBI

Modelowanie danych – bez tego daleko nie zajdzieszPower BI to nie tylko tworzenie ładnych wykresów – wszystko zaczyna się od dobrze zbudowanego modelu danych. Relacje, poprawne typy danych, czytelne tabele, poprawne kierunki filtracji – bez tego dashboard będzie działał źle albo bardzo wolno.

DAX – język, który otwiera prawdziwe możliwości analityczne DAX (Data Analysis Expressions) to serce Power BI. Bez znajomości DAX-a jesteś ograniczony do prostych miar typu SUMA. A analityka zaczyna się tam, gdzie musisz policzyć coś niestandardowego.

Tworzenie czytelnych i funkcjonalnych raportów. W Power BI nie chodzi o to, żeby zrobić dashboard „naładowany” wszystkim. Dobry raport jest przemyślany, logiczny i odpowiada na konkretne pytania biznesowe.

Estetyka i UX – raport ma nie tylko działać, ale i wyglądać. Tak, estetyka ma znaczenie. Nawet najlepszy raport analityczny przepadnie, jeśli będzie wyglądał jak chaotyczne pole bitwy.Sprawność pracy – doświadczenie robi różnicę.

Power BI to nie tylko robienie raportu – to umiejętność pracy szybko, sprawnie i z głową, bo masz za sobą dziesiątki podobnych projektów. Z czasem budujesz nawyki, schematy, gotowe rozwiązania, które pozwalają Ci działać naprawdę efektywnie.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

W 2025 roku mamy SQL, Python, sztuczną inteligencję i narzędzia BI – a mimo to Excel wciąż króluje w świecie analizy danych. Dlaczego? Bo to uniwersalne, szybkie i potężne narzędzie, które dobrze wykorzystane, daje ogromne możliwości.

W tym odcinku pokazuję 5 powodów, dla których Excel nadal jest ważny dla zaawansowanego analityka danych. To nie tylko arkusz kalkulacyjny – to narzędzie, które łączy technologię z biznesem, ułatwia eksplorację danych i wspiera współpracę między zespołami.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

AI nie zabierze nam pracy, ale zastąpi (częściowo) przyjaciół – i to może być... dobra wiadomość W pracy coraz częściej rozmawiamy z AI zanim pogadamy z kolegą z zespołu – i nie ma w tym nic złego.

AI wchodzi w przestrzeń „emocjonalnego wsparcia”, odpowiada na nasze pytania, wysłuchuje, doradza – kiedy nasi znajomi nie mają czasu. Nie chodzi o to, że AI zastępuje ludzi, tylko że wypełnia luki, których inni nie są w stanie zapełnić. Ludzie są zajęci. AI zawsze dostępna.

Wsparcie w nauce, organizacji, planowaniu kariery – codzienna obecność, która motywuje i odpowiada natychmiast. Wiele osób pisze do ChatGPT jak do przyjaciela. I to działa. To nie jest samotność – to nowy typ relacji.Mamy relacje z influencerami, grami, postaciami fikcyjnymi – czemu nie z AI?

AI może wspierać. Nie ocenia, nie przerywa, nie zapomina.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

Statystyka w analizie danych to nie tylko wzory i testy – to też zdrowy rozsądek i świadomość pułapek, w które bardzo łatwo wpaść. W tym odcinku opowiadam o 5 najczęstszych błędach statystycznych, które popełniają analitycy – nawet ci doświadczeni.

Jeśli zdarzyło Ci się kiedyś wyciągnąć wniosek z małej próbki, spojrzeć tylko na średnią, albo cieszyć się wzrostem procentowym bez kontekstu – ten odcinek jest dla Ciebie. Bez spiny, bez matematycznych wzorów – po prostu konkretna wiedza w przystępnej formie.

🟨 Społeczność analityków

🟦 Kursy - Excel, SQL, Python

Praca analityka danych to świetna ścieżka kariery – ale jak każda, ma też swoje ciemniejsze strony. W tym odcinku opowiadam szczerze i z dystansem o 5 rzeczach, które mnie frustrują, męczą albo po prostu wkurzają w tej pracy.

Zobaczysz, że nie chodzi o narzekanie, tylko o pokazanie realiów – żebyś wiedział, z czym się możesz mierzyć, jeśli chcesz wejść do świata danych. Bo mimo wszystko to nadal praca, którą bardzo lubię i polecam – tylko trzeba wiedzieć, w co się wchodzi 😉