Claim OwnershipKajoData - Analiza danych dla każdego
Subscribed: 1Played: 27
Subscribe
© KajoData
Description
Nazywam się Kajo Rudziński i pragnę Cię przekonać, że programista to nie jedyny zawód w IT wart uwagi. Pozycja, o której opowiadam to najszerzej mówiąc analityk danych, ale będę również dotykał innych zawodów dookoła, bądź angielskich synonimów. A zatem jeżeli interesuje Cię coś z grona data analyst, business intelligence developer, data scientist czy business analyst - jesteś w dobrym miejscu.
99 Episodes
Reverse
🟨 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.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku opowiadam o trzech typach szefów, z którymi najtrudniej się pracuje i którzy potrafią skutecznie zatrzymać nasz rozwój zawodowy. To nie są oczywiste przypadki tyranów, ale osoby, które działają znacznie subtelniej – i przez to potrafią wyrządzić większą krzywdę. Dzielę się doświadczeniami, które sam przerobiłem, i tłumaczę, jak reagować, żeby nie stracić pewności siebie ani zdrowej perspektywy.Pokazuję, jak wygląda praca z manipulatorem i dlaczego w tej relacji nie da się wygrać. Mówię też o szefie-duchu, czyli kimś, kto znika wtedy, kiedy jest najbardziej potrzebny – oraz o tym, co zrobić, gdy w organizacji panuje bezkrólewie i trzeba wziąć sprawy we własne ręce. Na końcu opisuję szefa-zagadkę, z którym, w przeciwieństwie do poprzednich, naprawdę da się nawiązać normalną współpracę, jeśli zrozumiemy, co nim kieruje.To odcinek o budowaniu odporności, braniu odpowiedzialności i o tym, jak nie dać się wciągnąć w cudze emocjonalne gry. Jeżeli pracujesz w trudnym środowisku albo chcesz lepiej rozumieć relacje w pracy, ten materiał pomoże ci uporządkować wiele rzeczy i znaleźć własną strategię działania.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY W tym odcinku rozmawiam z Dominikiem Szcześniakiem – twórcą projektu „Dane są wszędzie”, analitykiem i BI-owcem z ogromnym doświadczeniem. Dominik opowiada o swojej drodze od studiów ekonomicznych do pracy w świecie danych – o tym, jak wyglądało jego przebranżowienie, pierwsze projekty i momenty, które dały mu poczucie, że to właśnie jego miejsce.Rozmawiamy też o roli backendu w analityce – o tym, dlaczego nie wszystko w BI-u dzieje się w wykresach i raportach, jak wygląda praca z hurtowniami danych, API czy Power BI, oraz dlaczego programowanie w analityce nie zawsze oznacza pisanie w Pythonie. To świetny wgląd w kulisy pracy, o których często się nie mówi.Na koniec dotykamy tematów rozwoju zawodowego i osobistego – jak się uczyć, jak się nie wypalić, jak utrzymać równowagę między nauką, pracą a życiem. Dominik dzieli się szczerymi refleksjami o roli relacji, pasji i wdzięczności w budowaniu kariery w danych.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY🟩 W tym odcinku opowiadam o tym, jak ważna w rozwoju zawodowym jest ambicja – i dlaczego nie warto się jej wstydzić. Dzielę się historią z początku mojej kariery, kiedy podczas pierwszego rocznego podsumowania w pracy przygotowałem się jak do negocjacji – z notatkami, danymi i dokładnym podsumowaniem mojej pracy. Dla wielu osób z zespołu było to dziwne, a nawet trochę zabawne.🟩 Z perspektywy czasu wiem jednak, że to właśnie takie momenty budują karierę – kiedy traktujesz swój rozwój serio, nawet jeśli inni tego nie rozumieją. Ambicja często bywa źle postrzegana, ale bez niej trudno się wyróżnić i rosnąć zawodowo. W tym odcinku pokazuję, że warto być „tym przesadnie zaangażowanym”, bo to postawa, która z czasem naprawdę procentuje.🟩 Opowiadam też o tym, jak radzić sobie z brakiem wsparcia ze strony otoczenia i dlaczego nie warto się zniechęcać. Jeśli jesteś osobą, która chce więcej od swojej pracy i kariery, to ten odcinek może być dla Ciebie dobrym przypomnieniem, że ambicja nie jest wadą – tylko najlepszym narzędziem, jakie masz.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY🟩 W tym odcinku opowiadam o czymś, co dla wielu osób może brzmieć nudno, ale w praktyce stanowi fundament każdej dobrej analizy – o czyszczeniu danych. Pokazuję, dlaczego analityk danych jest trochę jak ktoś, kto musi umieć „bawić się w śmieciach” i jak ogromną część pracy zajmuje porządkowanie, sprawdzanie i poprawianie błędnych rekordów, zanim w ogóle można cokolwiek sensownie policzyć czy zwizualizować.🟩 Tłumaczę, na czym polegają najważniejsze etapy czyszczenia danych – od wykrywania duplikatów, przez radzenie sobie z brakami, normalizację i standardyzację, aż po wykrywanie anomalii. Wszystko pokazuję na praktycznych przykładach, które mogą zdarzyć się w realnych projektach. Pokazuję też, dlaczego błędy w danych to nie tylko kwestia techniczna, ale też komunikacyjna — często trzeba po prostu pogadać z ludźmi, którzy te dane tworzą.🟩 Na koniec opowiadam, dlaczego to „grzebanie” w danych potrafi być fascynujące i czemu dobra intuicja do wyłapywania błędów to jedna z kluczowych cech analityka. Bo choć analiza danych bywa postrzegana jako praca z liczbami, w rzeczywistości to często praca detektywistyczna — i właśnie to czyni ją tak ciekawą.
KajoData:🟨 Społeczność analityków KajoDataSpace🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, TableauMarek Czuma🟩 Akademia Big Data🟫 Big Data Po PolskuW tym odcinku spotkałem się z Markiem Czumą – inżynierem danych, twórcą Akademii Big Data i podcastu „Big Data po polsku”. To rozmowa o świecie ogromnych zbiorów danych, technologii rozproszonych i granicach tego, co możemy dziś przetworzyć. Zaczynamy od pytania, czy danych nie jest po prostu za dużo – i czy w tej „danej ropie XXI wieku” nie zaczynamy się powoli topić. Marek tłumaczy, jak naprawdę wygląda branża Big Data, na czym polega przetwarzanie rozproszone i dlaczego dodanie „kolejnych serwerów” nie zawsze rozwiązuje problem.Rozmawiamy też o różnicach między analitykiem danych a inżynierem danych – gdzie kończy się Excel, a zaczyna Apache Spark. Marek pokazuje, że Big Data to nie tylko programowanie, ale sposób myślenia – inżynierski, systemowy, zrozumiały dopiero wtedy, gdy wiesz, co dzieje się „pod spodem”. Zastanawiamy się też, jak wygląda ścieżka rozwoju od analityka do inżyniera danych i które umiejętności są tu naprawdę kluczowe.W drugiej części schodzimy na meta-poziom – rozmawiamy o przyszłości zawodów IT w erze sztucznej inteligencji, o tym, co AI może zmienić (a czego raczej nie ruszy), i które systemy robią na Marku największe wrażenie – od Google Maps po infrastrukturę NSA. To szczera, inspirująca rozmowa o tym, jak wygląda świat danych od środka – technicznie, organizacyjnie i... filozoficznie.
🟩 Zagadaj do Katarzyny na IG🟨 Wejdź do społeczności analitykówW tym odcinku rozmawiam z Katarzyną Zieliną – analityczką danych i twórczynią profilu „datapraktycznie”. Kasia opowiada o swojej drodze od pracy w hotelarstwie do świata analizy danych. Zaczynała od zera, z ogromną ciekawością i konsekwencją – szukała, testowała, sprawdzała, aż znalazła miejsce, w którym poczuła prawdziwe „flow”. To historia o tym, że nawet jeśli dziś jesteś w zupełnie innej branży, wciąż możesz zacząć od nowa – krok po kroku.W rozmowie poruszamy wiele ważnych tematów: jak poradzić sobie z początkiem w IT, jak poukładać naukę i plan przebranżowienia, dlaczego warto sięgać po praktykę zamiast kolejnych kursów, oraz jaką rolę w tym wszystkim odgrywa ChatGPT i sztuczna inteligencja. Kasia dzieli się też tym, jak wygląda codzienność analityka danych – od Excela po Big Data – i jak łączy techniczną stronę pracy z miękkimi umiejętnościami, które wyniosła z hotelarstwa.To inspirująca rozmowa o odwadze, konsekwencji i słuchaniu siebie – ale też o tym, kiedy lepiej słuchać planu. Jeśli szukasz motywacji, żeby zacząć coś nowego, albo po prostu chcesz zobaczyć, jak wygląda prawdziwa ścieżka od pierwszych kroków w SQL-u po pracę z danymi w dużych firmach – ten odcinek jest dla Ciebie.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku opowiadam o tym, dlaczego tak wielu osobom nie udaje się znaleźć pracy po przebranżowieniu i skąd bierze się poczucie, że „chyba jestem już za stary”. Sięgam przy tym do scen z Million Dollar Baby i The Apprentice, żeby pokazać, że rywalizacja o dobrą pracę wygląda inaczej, niż często to sobie wyobrażamy.Mówię szczerze o tym, że nie żyjemy w próżni – kiedy wysyłasz swoje CV, ktoś bardzo podobny do ciebie też je wysyła, tylko często jest lepiej przygotowany. To nie znaczy, że masz pracować bez opamiętania, ale że trzeba świadomie budować swoje kompetencje, portfolio i umiejętność pokazywania się światu. Samo „staram się” niestety nie wystarczy.Chcę cię zachęcić do uczciwego spojrzenia na proces przebranżowienia: to wyścig, ale taki, w którym naprawdę możesz wygrać, jeśli podejmiesz świadomą decyzję i włożysz w to odpowiednią ilość pracy i energii. Jeżeli oglądasz ten odcinek do końca, to znaczy, że coś w tobie chce tej zmiany – i właśnie do tej części ciebie kieruję ten materiał.
🟨 KajoData🟦 RakieciaraW tym odcinku rozmawiam z Mileną Michalską, znaną w internecie jako Rakieciara. Milena to osoba, która na co dzień zajmuje się tworzeniem rakiet i prowadzi Rakieciarnię w Szczecinie – miejsce, gdzie pasja do kosmosu spotyka się z nauką, technologią i… dużą dawką zabawy. To rozmowa o tym, jak można połączyć wiedzę inżynieryjną, kreatywność i ogromne marzenia.Podczas naszej rozmowy Milena opowiada, jak zaczęła się jej przygoda z rakietami – od prezentu urodzinowego aż po profesjonalne projekty i organizowanie warsztatów. Dowiesz się, jak wygląda świat rakiet modelarskich w Polsce, na jakich wydarzeniach można je zobaczyć i jak bardzo interdyscyplinarne jest to hobby – od chemii, przez elektronikę, aż po druk 3D.To inspirująca historia o budowaniu własnej drogi, radzeniu sobie z porażkami i zamienianiu pasji w coś, co daje innym szansę na rozwój. Posłuchaj, jak wygląda codzienność Rakieciary, dlaczego rakiety potrafią uczyć cierpliwości i planowania oraz jakie są marzenia związane z Rakieciarnią.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYCzy praca freelancera to wolność czy raczej chaos? W tym odcinku opowiadam o tym, jak wygląda życie analityka danych poza etatem – z jego elastycznością, możliwością wyboru klientów i wyższymi stawkami, ale też z wyzwaniami, które potrafią mocno zaskoczyć.Pokazuję różnice między freelancem a etatem – od samodzielności i zmienności projektów, przez szybki rozwój kompetencji, aż po brak stabilizacji czy benefitów. Dzielę się też historiami i przykładami, które mogą być pomocne, jeśli sam myślisz o pójściu tą drogą.Na koniec mówię o tym, na co naprawdę warto uważać: umowy, płatności, pilnowanie zakresu prac i budowanie zdrowej relacji z klientami. To praktyczne wskazówki, które mogą uchronić Cię przed błędami i sprawić, że freelancing stanie się nie tylko źródłem zarobku, ale też satysfakcjonującą ścieżką rozwoju.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYCzęsto słyszę pytanie: „Kiedy jest za późno na przebranżowienie?”. W tym odcinku odpowiadam szczerze – taki moment naprawdę istnieje. Nie jest tak, że w każdym wieku da się łatwo wejść do nowej branży. Ale jeśli jesteś tuż przed czterdziestką albo tuż po niej, to wciąż masz szansę. Tylko że ta szansa nie będzie czekać wiecznie.Pokazuję, dlaczego odkładanie zmiany to najgorsze, co można zrobić. Energia i czas nie będą rosły, tylko malały. Ale w zamian masz coś, czego młodsi nie mają – doświadczenie, dojrzałość i CV, które naprawdę można wykorzystać w nowej ścieżce zawodowej. Nawet jeśli teraz tego nie dostrzegasz, to w twojej historii pracy kryje się ogromny potencjał.Opowiadam też o tym, jak wykorzystać strach jako paliwo, dlaczego plan jest kluczowy i jak ułożyć proces przebranżowienia tak, by nie wypalić się po drodze. Ten odcinek to prosta odpowiedź na wymówkę „jest już za późno” – bo jeszcze nie jest, ale zaraz będzie.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku dzielę się drugą częścią mojej historii – jak z osoby bez doświadczenia w IT, z wykształceniem humanistycznym, przeszedłem drogę do roli analityka danych. To szczera opowieść o tym, co naprawdę działało, a co kompletnie się nie sprawdziło w moim procesie przebranżowienia.Pokazuję, jak krok po kroku budowałem swoje fundamenty, jaką strategię przyjąłem i dlaczego Excel i pierwsze projekty odegrały kluczową rolę. Opowiadam też o pracy w Lufthansa, o tym, jak wyglądały początki i jakie decyzje pozwoliły mi nabrać pewności siebie w nowej branży.To nie jest poradnik teoretyczny – to moja droga, ze wszystkimi zakrętami, potknięciami i sukcesami. Jeśli myślisz o zmianie zawodu albo szukasz motywacji, by w końcu ruszyć, ta historia może pomóc Ci uwierzyć, że to naprawdę jest możliwe.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku mówię wprost o tym, dlaczego jednym udaje się przebranżowienie, a innym nie. Wielu ludzi myśli, że to kwestia szczęścia albo odpowiedniego momentu, ale prawda jest zupełnie inna. Zmiana zawodu to nie loteria – to proces, nad którym masz dużo większą kontrolę, niż ci się wydaje.Opowiadam o czterech elementach, które decydują, czy przebranżowienie się powiedzie: jasno określony cel, prawdziwa motywacja, konkretny plan i wreszcie odrobina szczęścia, które działa tylko wtedy, gdy jesteś przygotowany. Pokazuję też, jakie błędy najczęściej zabijają motywację i sprawiają, że ludzie utknęli w status quo.Ten odcinek jest dla wszystkich, którzy czują, że chcą więcej od życia zawodowego, ale nie wiedzą, jak się za to zabrać. Jeżeli masz dosyć stania w miejscu, to tutaj znajdziesz kilka prostych, ale mocnych wskazówek, które pomogą ci ruszyć w stronę lepszej pracy i prawdziwej zmiany.
Comments
Download from Google Play
Download from App Store
United States