KajoData - Analiza danych dla każdego

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY➡️ Natalia na Instagramie➡️ Natalia na LinkedIn📈 W tym odcinku rozmawiam z Natalią Kierczuk, twórczynią „IT bez kodu”, o pracy w technologii bez programowania. Schodzimy trochę za kulisy roli analityka biznesowego, product ownera i osoby, która często musi tłumaczyć biznes technologii, a technologię biznesowi.📈 Gadamy też szczerze o tym, że IT nie zawsze wygląda tak sexy, jak czasem pokazuje się w internecie. Są duże projekty, ciekawe rozmowy, praca z ludźmi i realny wpływ na produkty, ale są też spotkania, dokumentacja, chaos, office politics i zwykłe korpo-zadania, których nikt raczej nie pokazuje w rolkach.📈 W drugiej części rozmowy mocno zahaczamy o AI, przebodźcowanie, social media i pytanie, czy technologia bardziej nam pomaga, czy zaczyna po cichu smażyć mózgi. Jeśli myślisz o wejściu do IT, ale niekoniecznie chcesz programować, ten odcinek może pomóc Ci zobaczyć ten świat trochę bardziej realistycznie.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 AI najczęściej straszy nas utratą pracy, ale mam wrażenie, że dużo rzadziej mówimy o czymś równie ważnym: utracie umiejętności. Pisania, myślenia, rozmowy, zadawania dobrych pytań. I właśnie o tym opowiadam w tym odcinku.📈 Nie jestem przeciwnikiem AI, wręcz przeciwnie, sam korzystam z niej bardzo dużo. Ale coraz częściej widzę, także u siebie, że zbyt łatwe delegowanie wszystkiego do narzędzi może powoli osłabiać rzeczy, które kiedyś były naszą przewagą.📈 W tym odcinku zastanawiam się, jak korzystać z AI mądrze, ale jednocześnie nie rezygnować z tego, co jest najtrudniejsze do zautomatyzowania: bystrości, krytycznego myślenia, komunikacji i realnego rozumienia problemów drugiego człowieka.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 W tym odcinku biorę na warsztat najczęstsze KPI w e-commerce, czyli te metryki, które brzmią trochę jak korpomowa, ale realnie potrafią powiedzieć, czy biznes ma sens. Zaczynam od CAC, LTV i tego, dlaczego samo patrzenie na koszt pozyskania klienta może nas bardzo szybko wyprowadzić w pole.📈 Pokazuję też, po co liczyć AOV, retention rate, churn i customer payback period. Czyli nie tylko ile klient wydaje, ale też jak długo z nami zostaje, kiedy zaczyna nam się zwracać i czy przypadkiem nie budujemy modelu, który wygląda dobrze tylko w Excelu, a w prawdziwym życiu zaczyna się sypać.📈 Ten odcinek przyda się szczególnie osobom, które chcą lepiej rozumieć analitykę biznesową, e-commerce, SaaS albo po prostu chcą wiedzieć, jakie pytania zadawać, gdy patrzą na dane sprzedażowe. Bo KPI to nie są magiczne cyferki do raportu, tylko narzędzia do podejmowania lepszych decyzji.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau,🟥 Profil Adrianny na Instagramie🟥 Profil Adrianny na LinkedIn📈 W tym odcinku rozmawiam z Adrianną Bielak o świecie animacji w gamedevie – od kuchni, bez uproszczeń i bez mitów. Zderzamy wyobrażenie „postacie się ruszają” z rzeczywistością, w której za jednym ruchem stoi cały pipeline ludzi, narzędzi i decyzji. Pokazujemy, jak bardzo to jest połączenie technologii i sztuki – i dlaczego właśnie to połączenie sprawia, że gry potrafią wywoływać emocje, które zostają z nami na lata.📈 Schodzimy też poziom niżej – do tego, jak wygląda praca inżyniera animacji w praktyce. Rozmawiamy o systemach, matematyce, iteracjach i o tym, dlaczego „prosty ruch” wcale nie jest prosty. Pojawia się temat jakości danych, optymalizacji, współpracy z artystami i tego momentu, kiedy wszystko w końcu „klika” – technicznie i artystycznie jednocześnie. To jest ten moment, dla którego warto robić takie rzeczy.📈 Na koniec dotykamy tematów kariery: jak wejść do gamedevu, gdzie są realne szanse, a gdzie jest przesyt, i dlaczego specjalizacja ma dziś ogromne znaczenie. Rozmawiamy też o AI w tej branży – bez hype’u, konkretnie: gdzie pomaga, a gdzie nadal trzeba usiąść i zrobić robotę samemu. Jeśli myślisz o gamedevie, IT albo po prostu chcesz zobaczyć, jak wygląda praca przy dużych produkcjach od środka, to ten odcinek powinien Ci się spodobać.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kurs Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 W tym odcinku pokazuję Ci mapę rozwoju analityka danych od pierwszych kroków w Excelu i SQL-u aż po zaawansowane role takie jak senior analyst, analytics engineer, data architect czy data scientist. Opowiadam, jak naprawdę wygląda ta ścieżka i dlaczego warto myśleć o swojej karierze szerzej niż tylko junior, mid, senior.📈 Tłumaczę, jakie kompetencje są ważne na kolejnych etapach, co zaczyna mieć znaczenie poza samą techniką oraz dlaczego komunikacja, ciekawość biznesu i odpowiedzialność często decydują o tempie rozwoju bardziej niż kolejny kurs czy nowe narzędzie. To odcinek dla osób, które chcą działać świadomie, a nie tylko wykonywać kolejne zadania.📈 Pokazuję też, że data science nie jest magicznym światem zarezerwowanym dla wybranych, tylko realnym kierunkiem rozwoju dla analityka danych. Jeśli zastanawiasz się, gdzie możesz dojść w tej branży, jaki etap najbardziej do Ciebie pasuje i co robić dalej, ten odcinek da Ci konkretny punkt odniesienia.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 W analizie danych łatwo wpaść w moment, w którym myślisz „co dalej?”. Sam przez to przechodziłem i widzę, że wiele osób zakłada, że ścieżka jest jedna: junior, mid, senior… i koniec. W tym odcinku pokazuję, że tak naprawdę masz kilka zupełnie różnych kierunków rozwoju, które mogą być dla Ciebie dużo ciekawsze i bardziej dopasowane do tego, jaki jesteś i co Cię kręci .📈 Opowiadam o trzech konkretnych ścieżkach: menadżerskiej, data science i takiej bardziej „hybrydowej”, gdzie łączysz analitykę z biznesem. Każda z nich daje coś innego. Możesz iść w ludzi i skalę, możesz wejść głębiej w technologię i modele, albo stać się kimś, kto spina różne klocki w organizacji i ogarnia chaos, którego nie da się łatwo zautomatyzować.📈 Dzielę się też tym, dla kogo która opcja ma sens, jakie są plusy, minusy i na co uważać. Bo prawda jest taka, że nie ma jednej „najlepszej” drogi. Jest ta, która najlepiej pasuje do Ciebie. Ten odcinek ma Ci pomóc zobaczyć, że możliwości jest więcej niż myślisz i że możesz świadomie wybrać kierunek, zamiast płynąć z prądem.

🟨 Społeczność analityków🟦 Nauka angielskiego🟨 Wiktoria na LinkedIn🟦 Kajo na LinkedIn📈 W tym odcinku rozmawiam z Wiktorią Sitko o angielskim w IT i szybko okazuje się, że problem wcale nie leży tam, gdzie większość osób myśli. To nie jest kwestia braku słówek czy gramatyki. Wiele osób rozumie naprawdę sporo, ale blokuje się, kiedy ma się odezwać na callu albo powiedzieć coś spontanicznie. I właśnie o tym rozdźwięku między „znam” a „mówię” rozmawiamy najwięcej.📈 Wchodzimy też głębiej w to, jak uczyć się angielskiego, żeby to miało sens w pracy. Zamiast wkuwania list słówek czy robienia podręczników, dużo ważniejsze jest uczenie się w kontekście – dokładnie pod swoje spotkania, swój zespół i swoje sytuacje zawodowe. Pojawia się też temat intensywności nauki, regularności i tego, dlaczego jedna lekcja tygodniowo często daje złudne poczucie postępu.📈 Na koniec dotykamy rzeczy, która realnie wpływa na karierę – czyli mówienia. Bo możesz być świetnym specjalistą, ale jeśli nie jesteś w stanie o tym opowiedzieć, to coś po drodze się gubi. Gadamy o blokadach, stresie, przygotowaniu do rozmów rekrutacyjnych i o tym, co faktycznie działa, jeśli chcesz w końcu zacząć mówić swobodnie po angielsku.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY 📈 Boisz się, że możesz stracić pracę? Rozumiem to bardzo dobrze, bo to nie jest przyjemna myśl. Problem zwykle nie polega na samym strachu, tylko na tym, że nic z nim nie robimy. W tym odcinku pokazuję, jak podejść do takiej sytuacji na spokojnie i odzyskać poczucie kontroli, zamiast czekać aż coś się wydarzy.📈 Najważniejsza rzecz to ogarnięcie finansów i policzenie, ile masz realnie czasu. Bez tego działasz po omacku. Do tego dochodzi rozwój i nauka, zanim pojawi się presja, oraz pierwsze kroki na rynku pracy, czyli aplikowanie jeszcze wtedy, kiedy masz komfort. To wszystko daje Ci przewagę, zamiast stawiać Cię pod ścianą.📈 Pokazuję też, jak uniknąć typowych błędów, które widzę u wielu osób, czyli odkładania wszystkiego na później i liczenia, że jakoś to będzie. Lepiej potraktować swoją sytuację jak projekt i zacząć działać krok po kroku. Bo nawet jeśli zrobi się trudno, to dobrze przygotowany możesz z tego wyjść na dużo lepszej pozycji.

🟨 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.

🟨 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.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYCzy trzeba mieć ścisły umysł i techniczne studia, żeby zostać analitykiem danych? W tym odcinku opowiadam Ci moją historię – od polonistyki na UJ-cie, przez recepcję w hostelu i pracę w customer service, aż po pierwszego joina w SQL-u. Jeśli myślisz, że humanista nie ma szans w IT – posłuchaj, bo mogę Cię zaskoczyć.Zaczęło się niewinnie – od Excela, którym próbowałem ogarnąć budżet studencki. W międzyczasie zbierałem dane o sobie, analizowałem wydatki (w tym "chipsy", które wcale nie były chipsami…) i z czasem odkryłem, że to, co robię, to tak naprawdę początki analityki. A potem to już było tylko głębiej – raporty, automatyzacje, coraz więcej Excela i pierwsze rekrutacje do ról analitycznych.Nie udawałem eksperta, nie miałem CV na wypasie. Ale miałem wytrwałość, ciekawość i gotowość, żeby zacząć od zera. Jeśli też czujesz, że chcesz zmienić swoją ścieżkę zawodową, ale boisz się, że "nie masz odpowiedniego wykształcenia" – ten odcinek może być właśnie dla Ciebie.

🟦 Darka znajdziesz na: https://nieinformatyk.pl/🟨 KajoData znajdziesz na: https://kajodata.com/W tym odcinku zaprosiłem do rozmowy Darka Butkiewicza, znanego szerzej jako Nieinformatyk – twórcę popularnych kursów o bazach danych i doświadczonego inżyniera danych. Rozmawiamy o jego ścieżce do zawodu, która nie była wcale oczywista – od pracy w call center, przez fascynację rozwojem osobistym, aż po specjalizację w Oracle i obecnie pracę w środowisku chmurowym. To świetna historia dla tych, którzy myślą o przebranżowieniu lub dopiero wchodzą do świata IT.Z Darkiem rozkładamy też na czynniki pierwsze codzienność data inżyniera – od budowania pipeline’ów, przez procesy ETL/ELT, aż po pracę z hurtowniami danych i współpracę z analitykami. Rozmawiamy też o tym, dlaczego SQL mimo upływu lat ciągle trzyma się mocno, a także jak wygląda praktyczne korzystanie z narzędzi AI w pracy inżyniera danych.To odcinek, w którym łączymy perspektywę techniczną, karierową i trochę filozoficzną. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak wygląda nowoczesna praca z danymi „od kuchni” i co sprawia, że ta ścieżka może być naprawdę satysfakcjonująca – koniecznie posłuchaj tej rozmowy.

🟩 Iga Kwiecińska🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, PythonW tym odcinku ponownie spotykam się z Igą Kwiecińską — specjalistką od Power BI, która z humorem i luzem opowiada o realiach pracy analityczki danych w różnych firmach. Rozmawiamy o tym, jak wygląda wdrażanie Power BI, jakie mity i błędne założenia wciąż się z nim wiążą oraz... dlaczego tak wiele osób mimo wszystko nadal próbuje wszystko eksportować do Excela.Zastanawiamy się też, jak w praktyce wygląda „wdrożenie sztucznej inteligencji” i czym właściwie jest ten mityczny Copilot. Iga dzieli się swoimi obserwacjami z sal szkoleniowych i opowiada, jak AI może wspierać – ale nie zastępować – analityków. Dużo mówimy o edukacji, budowaniu świadomości i tym, jak podnosić poziom danych w firmach, nawet gdy nie każdy chce zrezygnować z kartki papieru.Na koniec wracamy do tematu szkoleń – tych stacjonarnych i online – oraz rozmawiamy o tym, dlaczego mimo mody na zdalność, kontakt z drugim człowiekiem wciąż ma wielką wartość. Iga zdradza też swoje patenty na dobre szkolenie i to, jak nie dać się ogłupić przez AI.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, PythonW tym odcinku zabieram Cię na tygodniową podróż po pracy analityka danych – od poniedziałkowego przeglądania maili, przez spotkania ze stakeholderami, aż po piątkowy chillout z dokumentacją i demem dla zarządu, który kończy się… brakiem feedbacku. Opowiadam, jak wygląda prawdziwa robota w danych, z uwzględnieniem technologicznego miszmaszu, ad hocowych ticketów i niespodziewanych próśb na Teamsie.Zajrzymy wspólnie do Power BI, Tableau, Excela, Pythona i SQL-a, a także porozmawiamy o tym, jak wygląda współpraca z programistami, marketingiem i HR-ami. Sporo tu też o miękkich aspektach pracy – jak zarządzać energią w ciągu tygodnia, kiedy się spinać, a kiedy odpuścić i wyjść na spacer. Nie brakuje też refleksji o tym, jak ważne są relacje i komunikacja w firmie – często to właśnie one robią różnicę.Jeśli zastanawiasz się, czy praca analityka to ciągły wyścig z czasem i AI, czy raczej ciekawy miks technologii, ludzi i projektów – to ten odcinek jest dla Ciebie. Pokazuję prawdziwy obraz tej pracy, bez pudrowania i bez ściemy. Daj znać w komentarzu, czy u Ciebie wygląda to podobnie!

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, PythonW tym odcinku opowiadam o tym, jak możesz wykorzystać sztuczną inteligencję, żeby szybciej i skuteczniej znaleźć pracę. Nie skupiam się na technologiach, tylko na konkretach: jak napisać lepsze CV, jak ogarnąć LinkedIna, jak przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej i jak zadbać o mindset, który naprawdę pomaga w procesie szukania pracy.Na co dzień widzę, że wiele osób nadal pisze CV ręcznie, nie wie co wpisać w profil na LinkedInie albo nie potrafi przygotować się do rozmowy – mimo że AI może w tych rzeczach realnie pomóc. W tym odcinku pokazuję, w jakich momentach warto sięgnąć po AI i jak to zrobić z głową, nie tracąc autentyczności.Jeśli jesteś w trakcie przebranżowienia albo planujesz zmienić pracę, ten odcinek może być dla Ciebie dobrym punktem wyjścia. Nie chodzi o to, żeby AI zrobiło wszystko za Ciebie – ale o to, żeby mądrze wspierało Cię tam, gdzie samemu najłatwiej utknąć.

📈 KajoDataSpace📊 Izabela Witczak:👉 LinkedIn👉 Data Acolyte👉 Podcast Chcesz zostać analitykiem danych, ale nie masz doświadczenia? Posłuchaj historii Izabeli Witczak, która w 9 miesięcy przeszła od kompletnego zera do pracy jako analityczka danych w Norwegii. W tym wywiadzie opowiada, jak wyglądała jej droga przebranżowienia, jakie narzędzia musiała opanować i jak znalazła pierwszą pracę – mimo że trzy razy jej odmówiono. Izabela wspomina także dlaczego skorzystała z KajoData Space.Rozmawiamy też o tym, jak powstała społeczność Data Acolyte – darmowy Discord dla osób uczących się analizy danych – i jak LinkedIn może pomóc w znalezieniu pracy. To szczera i inspirująca rozmowa o motywacji, planowaniu nauki, porażkach i sukcesach. Idealna dla każdego, kto myśli o zmianie branży i wejściu do świata danych.Z wywiadu dowiesz się m.in. jak zacząć naukę Excela, SQL-a czy Power BI, czy warto robić studia podyplomowe z analizy danych i jak wygląda praca analityka w praktyce. Jeśli interesuje Cię przebranżowienie, analiza danych i prawdziwe historie ludzi, którzy to zrobili – ten materiał jest dla Ciebie.

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python💡 Jak zacząć przygodę z analizą danych? W tym odcinku nie rozmawiamy o formułach w Excelu ani o technikaliach – rozmawiamy o tym, jak naprawdę wejść w świat analizy danych, żeby się nie zniechęcić i żeby czerpać z tego frajdę. Opowiadam, dlaczego warto zacząć od własnych danych – swoich wydatków, nawyków, aktywności – bo to one dają Ci najwięcej motywacji i sensu.📊 Poruszamy temat tego, czym są KPI i dlaczego kluczowe jest, żeby wiedzieć co mierzymy i po co to mierzymy – zarówno w domowym budżecie, jak i w firmowym dashboardzie. Zobaczysz, że analiza danych to nie jest tylko klikanie w komórki – to sposób myślenia, który możesz zastosować już dziś.🚀 Na koniec dzielę się wskazówkami, jak nie zgubić motywacji w nauce – jak działać krok po kroku, gdzie szukać społeczności i jak uczyć się mądrze, nie samotnie. Jeśli chcesz wejść w ten świat na serio, ale nie wiesz od czego zacząć – ten odcinek jest dokładnie dla Ciebie.

🟥 Sprawdź kursy dla analityka danychW tym odcinku opowiadam o tym, jak naprawdę wygląda praca analityka danych w 2025 roku. Zamiast skupiać się na definicjach z książek, pokazuję konkretne narzędzia, które wykorzystuję na co dzień – od Excela, przez SQL i Power BI, po Pythona. Mówię też o tym, jak wygląda typowy dzień pracy i gdzie leży prawdziwa wartość analizy danych.Zajmuję się też tym, jak bardzo zmieniła się nasza rola dzięki narzędziom AI. Pokazuję praktyczne przykłady – jak AI pomaga mi poprawiać formuły w Excelu, optymalizować zapytania SQL, streszczać spotkania i tworzyć lepszą komunikację z biznesem. To nie teoria, tylko codzienna praktyka.Jeśli myślisz o pracy w analizie danych albo już w niej jesteś i zastanawiasz się, jak nadążyć za zmianami, ten odcinek jest dla Ciebie. Podrzucam konkretne przykłady, refleksje i narzędzia, które mogą Ci pomóc lepiej odnaleźć się w tym zawodzie – teraz i w kolejnych latach.

🟩 Iga Kwiecińska🟥 Kajo RudzińskiTen odcinek miał być o Power BI, bo przecież z Igą Kwiecińską wspólnie zrobiliśmy kurs właśnie z tego narzędzia. Ale rozmowa szybko zeszła na tory dużo głębsze – o tym, jak planować swoją karierę, jak podejmować decyzje zawodowe, i jak budować życie, z którego naprawdę jesteśmy zadowoleni. I całe szczęście, że tak się stało.Z Igą rozmawiamy nie tylko o analizie danych, ale też o mindsetzie, przekonaniach, podejmowaniu ryzyka i szukaniu swojej drogi – bez względu na to, czy masz 25, czy 35 lat. Zahaczamy o przebranżowienie, freelancing, wybory życiowe i pracę na własnych warunkach. To szczera rozmowa o pracy, ale jeszcze bardziej o tym, jak żyć w zgodzie ze sobą.Jeśli czasem czujesz, że utknąłeś w pracy, która nie daje Ci satysfakcji – ten odcinek może dać Ci kilka ważnych pytań do przemyślenia. A jeśli dopiero zaczynasz swoją drogę – może pomóc lepiej ją zaplanować. W każdym razie: warto posłuchać. Nawet jeśli o Power BI padło tylko kilka zdań.

🟨 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.