KajoData - Analiza danych dla każdego

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW 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.

🟨 Projekt BI_NGO🟨 Wywiad z Maćkiem z Working Dogs Foundation🟨 Język danych Klaudii Stano🟩 KajoDataSpace📈 W tym odcinku rozmawiam z Klaudią Stano o czymś, co moim zdaniem jest absolutnie kluczowe na początku drogi w analizie danych – tworzeniu własnych projektów. Zastanawiamy się, dlaczego tak trudno zrobić pierwszy krok, skąd bierze się strach przed publikowaniem swoich prac i co tak naprawdę daje wyjście poza schemat „zadania z kursu”.📈 Rozkładamy też na czynniki pierwsze temat budowania portfolio i pracy na prawdziwych danych. Klaudia dzieli się swoim doświadczeniem i pokazuje, że największą barierą często nie są umiejętności techniczne, tylko brak pomysłu i obawa przed oceną. Rozmawiamy o tym, jak projekty społecznościowe pomagają te bariery przełamać i dlaczego praca na realnych problemach daje zupełnie inną jakość nauki.📈 Przy okazji opowiadamy o inicjatywie BI_NGO, która łączy świat analityki z organizacjami pozarządowymi. To świetna okazja, żeby zrobić swój pierwszy projekt, pomóc komuś realnie i jednocześnie nauczyć się więcej niż na typowych datasetach. Jeśli zastanawiasz się, od czego zacząć – ten odcinek jest właśnie dla Ciebie.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYZ przebranżowieniem jest trochę tak, że jak patrzymy na ludzi „po drugiej stronie”, to łatwo uwierzyć, że wszystko poszło im gładko. W tym odcinku pokazuję, jak to naprawdę wygląda od środka. Bez romantyzowania, bez historii o wstawaniu o 5 rano. Bardziej o tym, co się dzieje w głowie, jakie emocje się pojawiają i dlaczego na początku wcale nie musi być wielkiej ekscytacji, tylko raczej miks „mam dość” i „czy ja w ogóle dam radę”. Przechodzę przez kolejne etapy tego procesu. Od pierwszej zajawki, kiedy wszystko wydaje się szybkie i łatwe, przez moment, w którym zaczynamy planować za dużo, aż po messy middle, czyli etap, gdzie robi się trudno, chaotycznie i mamy wrażenie, że stoimy w miejscu. To właśnie tutaj większość osób odpada, bo wracają wątpliwości i pojawia się pytanie „czy to na pewno dla mnie”.Na końcu pokazuję, jak wygląda wyjście z tego dołka i co się dzieje, kiedy już się uda. Bo tak, jest satysfakcja i poprawa jakości życia, ale nie jest to magiczny reset wszystkiego. To raczej krok w dobrą stronę, który daje ci coś dużo ważniejszego: poczucie, że możesz zmieniać swoje życie świadomie i robić kolejne kroki dalej.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku biorę na warsztat wypowiedź Jensena z NVIDII, która – delikatnie mówiąc – mnie zagotowała. Bo czym innym jest zachęcanie do korzystania z AI, a czym innym mówienie, że jeśli nie wydajesz setek tysięcy dolarów na tokeny, to robisz coś źle. I właśnie o tej cienkiej granicy między technologią a sprzedażą tutaj gadam.Z jednej strony – jasne, AI to świetne narzędzie, sam z niego korzystam i widzę ogromny potencjał. Z drugiej strony zaczynam mieć wrażenie, że wchodzimy w moment, w którym hype zaczyna przysłaniać zdrowy rozsądek. Czy naprawdę każda firma i każdy pracownik musi pompować absurdalne budżety tylko po to, żeby „nie zostać w tyle”? Trochę to zaczyna przypominać kasyno, gdzie co jakiś czas ktoś wygrywa, ale system jako całość zawsze działa na korzyść właściciela.I to nie jest odcinek anty-AI. To jest raczej próba złapania balansu i nazwania rzeczy po imieniu. Bo można jednocześnie jarać się technologią i krytycznie patrzeć na to, co się wokół niej dzieje. No i jestem ciekaw, gdzie Ty stoisz w tym wszystkim – czy to już konieczność, czy jeszcze zdrowy wybór.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku biorę na warsztat temat, który wraca do mnie non stop: czy AI zabierze pracę analitykom i jak to naprawdę wygląda w 2026 roku. Rozbijam trochę ten hype, który widzimy w internecie i pokazuję, jak to wygląda z perspektywy osoby pracującej w biznesie. Bo prawda jest taka, że AI jest wszędzie, ale rzeczywistość jest dużo mniej „magiczna” niż nagłówki na LinkedInie.Opowiadam też o tym, gdzie AI faktycznie pomaga analitykom, a gdzie zaczynają się schody. Poruszam temat pracy z kodem, komunikacji w firmach i tego, dlaczego nadmierne poleganie na AI może bardziej zaszkodzić niż pomóc, szczególnie na początku kariery. Pokazuję też, jak wygląda wdrażanie AI w organizacjach od środka i dlaczego często jest to bardziej chaos niż rewolucja.Na koniec dorzucam swoją perspektywę na przyszłość: czy naprawdę zmierzamy w stronę świata, gdzie AI robi wszystko za nas, czy raczej w stronę świata, w którym wygrywają ci, którzy potrafią łączyć technologię z realnym doświadczeniem. Jeśli zastanawiasz się, czy warto iść w analizę danych w erze AI, to ten odcinek powinien Ci to dobrze poukładać.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku odpowiadam na ponad 30 pytań, które najczęściej dostaję od osób myślących o pracy jako analityk danych. Rozmawiamy o rzeczach bardzo praktycznych: ile realnie trwa przebranżowienie, czy trzeba mieć studia techniczne, od jakich technologii zacząć naukę i czy rynek analityków jest już „zapchany”. Chciałem stworzyć jedno miejsce, do którego będę mógł odsyłać, gdy pojawiają się te same pytania.Opowiadam też o tym, jak wygląda faktyczna ścieżka wejścia do analizy danych. Mówię o tym, jakich narzędzi naprawdę warto się nauczyć, ile SQL-a potrzeba na start, czy Python jest już konieczny i jak powinno wyglądać portfolio. Pojawia się też temat pierwszej pracy, zarobków juniora, pracy zdalnej oraz tego, czy da się wejść do branży ucząc się po godzinach.Na koniec dotykam kilku trudniejszych tematów: czy można się wypalić w tej pracy, jak wygląda rozwój kariery po kilku latach i czy na przebranżowienie nie jest już „za późno”, gdy ma się 30, 40 albo 50 lat. Jeżeli rozważasz wejście do świata danych albo jesteś gdzieś w trakcie tej drogi, to ten odcinek powinien uporządkować sporo pytań, które prawdopodobnie też masz w głowie.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku dzielę się kilkoma refleksjami o pracy, ambicji i o tym, jak bardzo nasze wyobrażenie o przyszłości jest ograniczone przez to, gdzie jesteśmy dzisiaj. Często patrzymy na swoje życie zawodowe tylko przez pryzmat obecnej sytuacji i próbujemy zrobić mały krok w górę. Problem w tym, że czasem warto najpierw zadać sobie pytanie, czy drabina, po której się wspinamy, stoi oparta o właściwą ścianę.Opowiadam też o ambicji, która w ostatnich latach trochę wyszła z mody. Z jednej strony słyszymy dużo o równowadze i odpoczynku, z drugiej łatwo zapomnieć, że w życiu istnieją pewne okienka możliwości. Czas, energia i okoliczności nie zawsze będą takie same, więc odkładanie wszystkiego „na później” bywa droższe, niż nam się wydaje. Czasem trzeba po prostu spróbować i włożyć w coś więcej wysiłku, nawet jeśli nikt nie daje żadnej gwarancji, że to się opłaci.Na koniec mówię o czymś, co widać dopiero z perspektywy czasu: że zmiana jednej rzeczy w życiu często otwiera drzwi do kolejnych. Kiedy wchodzisz do nowego pokoju, pojawiają się następne drzwi, których wcześniej nawet nie widziałeś. I właśnie dlatego warto czasem spróbować innej drogi, nawet jeśli na początku nie do końca wiesz, dokąd ona prowadzi.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW 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 BONUSYJeżeli 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 BONUSYTen 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 BONUSYNa 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 BONUSYW 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 BONUSYW 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 BONUSYW 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 BONUSYPrzebranżowienie 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 BONUSYW 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.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku biorę na warsztat temat, o który regularnie pytają mnie menadżerowie i liderzy zespołów: jakich analityków danych lepiej unikać. Bazuję na własnych doświadczeniach z rekrutacji i pracy z zespołami, gdzie niektóre problemy wychodziły dopiero po czasie i potrafiły realnie rozwalić współpracę. Ten materiał jest więc zarówno dla osób zatrudniających, jak i dla tych, którzy sami myślą o karierze w analizie danych .Przechodzę przez sześć konkretnych typów zachowań i postaw, które są czerwonymi flagami: od analityka „dobrego we wszystkim”, przez roszczeniowość i brak komunikacji, aż po osoby oderwane od biznesu albo takie, które nie potrafią pracować zespołowo. Staram się pokazać, dlaczego te cechy są problematyczne nie tylko na etapie rozmowy kwalifikacyjnej, ale przede wszystkim w codziennej pracy i dłuższej perspektywie.Jeśli szukasz analityka, ten odcinek pomoże Ci lepiej czytać sygnały ostrzegawcze. A jeśli sam aplikujesz na takie stanowisko, potraktuj go jako lustro i okazję do refleksji nad tym, jaki vibe wysyłasz i jak możesz się lepiej zaprezentować. Na koniec zachęcam też do własnych przemyśleń, bo wiele z tych typów to nie tylko problem analityków, ale w ogóle sposób funkcjonowania ludzi w pracy .

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku opowiadam o tym, dlaczego tak wiele firm marzy o wdrożeniu AI, a jednocześnie zupełnie nie jest na to gotowych. I nie chodzi o brak technologii, budżetu czy magicznego „jednego źródła prawdy”. Największe problemy zaczynają się dużo wcześniej — w sposobie, w jaki firmy podchodzą do danych, jak je łączą, jak nimi zarządzają i… jak często zapominają, że nad tym wszystkim musi czuwać ktoś odpowiedzialny.Pokazuję cztery najczęstsze błędy: źle rozumiane Single Source of Truth, szkodliwą rywalizację między zespołami analitycznymi, chaos narzędziowy oraz brak ownershipu nad danymi. Każdy z nich sprawia, że kolejne technologie — w tym sztuczna inteligencja — nie rozwiązują problemów, tylko je potęgują. Bo jeśli fundamenty są krzywe, to każda kolejna warstwa kosztuje coraz więcej i działa coraz gorzej.W tym odcinku tłumaczę też, jak można to naprawić: od akceptacji niedoskonałości danych, przez budowanie współpracy między zespołami, po mądre zarządzanie narzędziami i docenianie tych, którzy dbają o stabilność systemów. Jeżeli chcesz, żeby Twoja firma realnie korzystała z danych i AI, a nie tylko płaciła za kolejne licencje — ten odcinek da Ci bardzo konkretny punkt wyjścia.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYCzasem słyszysz ciszę — żadnego telefonu, żadnego maila zwrotnego — i zaczynasz myśleć, że to pewnie dlatego, że brakuje ci doświadczenia albo umiejętności. A bardzo możliwe, że powód jest znacznie bardziej przyziemny: twoje CV po prostu odrzuca już na starcie. W tym odcinku opowiadam o 14 najczęstszych błędach, które ludzie popełniają, często nieświadomie, przez co ich aplikacje lądują na samym dnie stosu.Przechodzę krok po kroku przez rzeczy niby oczywiste, a jednak wciąż częste: zaburzoną chronologię, brak konkretów, zero osiągnięć, literówki, źle podane dane kontaktowe, za dużo historii wstecz czy brak klauzuli RODO. Mówię też o linkach do portfolio, słowach kluczowych pod ATS, wyglądzie CV, zdjęciach oraz o tym, dlaczego jedna strona dokumentu potrafi zdziałać więcej niż cztery.Moim celem w tym odcinku jest jedno — pomóc ci stworzyć CV, które naprawdę pracuje na twoją korzyść. Takie, które rekruter zrozumie w kilka sekund, a hiring manager będzie chciał omówić dalej. Jeśli chcesz wiedzieć, jakie błędy podkopują twoje szanse i jak ich uniknąć, to tutaj znajdziesz wszystko, czego potrzebujesz.