Mentionsy

Skills On Podcast
Skills On Podcast
22.08.2025 17:59

#3 Justyna Ostapiuk: Realia Analizy Danych w 2025 roku

Czy w 2025 roku jest za późno by zacząć w Analizie Danych? Czy wprost przeciwnie, to jest ta "łatwa branża", gdzie szybko się odnajdziesz? Między innymi na te pytania znajdziesz odpowiedź w najnowszej rozmowie z Justyną Ostapiuk.Dowiesz się:👉 Czy w 2025 roku warto się interesować Analizą Danych?👉 Czy potrzebujesz studiów technicznych?👉 Co jeśli nie jesteś orłem z matmy?👉 Jaka jedna rzecz może stanąć Ci na drodze?👉 Czym różnią się role Analityka Danych, Inżyniera Danych i Data Scientista?PS. Mam nadzieję, że podoba Ci się nowa estetyka 🤗Polecane materiały:🔗 Kanał Justyny - tu znajdziesz więcej filmów od Justyny🔗 Korepetycje.pl - tu udzielisz korepetycji🔗 Useme.com - tu zaczniesz przygodę z freelancingiem, nawet jeśli nie masz działalności🔗 Bizky.ai - tutaj też możesz szukać pierwszych zleceń freelancerskich🔗 Fiverr - tu znajdziesz więcej zleceń dla freelancerów🔗 LinkedIn Services - chyba się domyślasz? 😉Kluczowe momenty: - Zaczynamy! - "Szybkie" pytania 😅 - Różne role w danych22:00 - Historia Justyny33:08 - Perfekcjonizm - pomaga? - Ścieżka dla freelancera41:30 - Role w danych c.d. - Nowa rola w danych56:05 - Jakie są kompetencje przyszłości?Więcej materiałów znajdziesz tutaj:- Instagram- LinkedIn- Facebook- Tik Tok

Rozdziały (13)

1. Wprowadzenie i przedstawienie Justyny

Piotr przedstawia Justynę i jej doświadczenie w analizie i inżynierii danych.

2. Praca w korporacji i role

Justyna opisuje swoją pracę w korporacji i role analityka danych i data inżyniera.

3. Automatyzacja procesów i modeli AI

Justyna opowiada o swojej pracy nad automatyzacją procesów i modeli AI.

4. Debaty na temat pracy w analizie danych

Piotr zadał pytania na temat pracy w analizie danych, a Justyna omawia zmiany w wymaganiach i trudnościach.

5. Kryteria doboru do pracy w analizie danych

Justyna opisuje kryteria doboru do pracy w analizie danych i swoje doświadczenie w przekonaniu pracodawców.

6. Studia i doświadczenie

Justyna omawia potrzebę studiów technicznych i doświadczenia w pracy z danymi.

7. Definicje ról w analizie danych

Justyna opisuje różnice między rolami data scientist, analityk danych i inżynier danych, podkreślając, że granice między nimi są nieokreślone.

8. Ścieżka kariery Justyny

Justyna opowiada o swojej ścieżce kariery, od studiów biologii medycznej i bioinformatyki po pracę jako freelancer i w korporacji, podkreślając znaczenie samozapartego uczenia się i pracy nad sobą.

9. Projekty freelancerskie i ich charakterystyka

Justyna opisuje swoje początki jako freelancerka, pracując na małych zleceniach, często związanych z tworzeniem raportów na podstawie danych w Excelu.

10. Porady dla kandydatów do freelancingu

Justyna podaje radę dla tych, którzy chcą zacząć freelancing, zalecając korzystanie z platform i poszukiwanie projektów nawet za darmo.

11. Rola analityka danych i data engineera

Justyna porównuje role analityka danych, data scientista i data engineera, podkreślając, że data engineer ma łatwiejsze zadania z perspektywy technicznej, ale wymaga ono zrozumienia procesów.

12. Praca jako data engineer i kreatywność

Justyna opisuje różnice między pracą analityka i data engineera, podkreślając, że jako data engineer ma więcej szans na kreatywność i tworzenie nowych rozwiązań.

13. Kluczowe umiejętności dla przyszłości

Justyna Ostapiuk omawia kluczowe umiejętności dla przyszłości, takie jak utrzymanie ręki na pulsie i zachowanie ludzkiego aspektu w pracy z AI.

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 32 wyników dla "AI"

Wpisałem twoje imię i nazwisko w AI.

I zobaczyłem, co mi wypluje, więc możesz zobaczyć, czy to są rzeczy, które są dokładne, czy może kompletne bzdury i może powiesz nam coś, czego AI o tobie nie wie.

Znaczy nie tylko AI, bo też Google, bo użyłem Perplexity, więc sobie wyszukuję tego w sieci.

I zajmujesz się automatyzacją procesów, jakością danych, tworzeniem modeli AI wspierających pracę.

Co do modeli AI, to robię to prywatnie, pracuję ze swoimi modelami, bawię się w agentów i takie rzeczy, a w pracy działam w zespole, który zajmuje się wdrażaniem i u nas wygląda to w ten sposób, że my po prostu analizujemy pomysły, które do nas trafiają, czy one mają szansę bytu, ponieważ tam są osoby właśnie z różnych działów i my sobie razem współdziałamy i wyrażamy swoje opinie na temat danego pomysłu i jeżeli coś jest dobre, to wtedy po prostu pchamy dalej, więc...

Tyle mam wspólnego z AI.

Ok, czyli takie 4 na 5 powiedzmy AI tutaj się spisało.

No właśnie to jest informacja, którą AI nie wypluł, ale ja gdzieś kojarzyłem, bo cię obserwuję od jakiegoś czasu, także gdzieś mi tak...

Tak, tylko trzeba być faktycznie jeszcze bardziej rozwiniętym, żeby po prostu przykuć do siebie uwagę, że trzeba mieć dobre portfolio, o ile oczywiście je otworzą, bo wiele firm nie otwiera, no i trzeba się też mocno skupić na AI, żeby udowodnić to, że ty faktycznie nadążasz za tym, co się dzieje na rynku i że będziesz chciał się rozwijać.

Tylko AI doszło.

Ale rzeczywiście, jeżeli ktoś jest świetny z matematyki, no to jest też druga część rynku, gdzie masz na przykład takie firmy jak powiedzmy OpenAI, gdzie możesz być researcherem, który jest mega ogarniaczem z matematyki czy z fizyki, z przeróżnych dziedzin.

Bo mnie to zaintrygowało, że zaczęło się po prostu od tego, w czym jestem dobra.

A to jeszcze były czasy z tak overflow, nie było AI, więc wszystko trzeba było googlować.

Też to, co mówisz, wydaje mi się, że jest bardzo przydatne, bo często właśnie ludzie się zastanawiają, jak dobrze napisać CV, a zapominamy o tym, że poza tym, że musi być ładnie sformatowane, że musimy zacząć w odpowiedni, mocny sposób zainteresować, no nie da się napisać dobrego CV, jak nie masz dobrego doświadczenia.

Pierwsza może być taka, że dane po prostu nie przejdą, będą się failować, no to

Ja widzę, czy one są na sukcesie, czy na failu, ale ja to jednak muszę zaprojektować, żeby one tak przeszły, bo jak my byśmy mieli to robić ręcznie, to byśmy się zajechali.

Mamy AI, mamy trochę trudniejsze warunki ekonomiczne niż były.

To tak, to tutaj wejdą dwie rzeczy, czyli jedna, która jest taka, gdzie myślę sobie o tym z perspektywy już takiej bardzo branżowej, no to oczywiście wszyscy powiedzą AI, wszyscy powiedzą cały czas się rozwijaj i nadążaj za tymi technologiami, bo na pewno one będą szły i to, że teraz jest AI, to my nie wiemy jak to się potoczy, więc ważne jest to, żeby pozostać z tym cały czas, ale żeby też nie przesadzać, bo

Ponieważ AI dalej będzie dążyło do tego, żeby być takim człowiekiem.

Tylko, że po prostu na zasadzie jestem mądrzejszy, szybciej liczę, bo AI jest od nas lepsze.

Ja zazdroszczę mu tego, że potrafi się tak szybko uczyć, ale on jednak będzie robił wszystko on, ja tak zawsze mówię AI jako on, będzie robił wszystko, żeby podpasować do pracy ze mną.

No dobra, może faktycznie AI będzie chciało przejąć świat i tak dalej, jak najbardziej się z tym zgadzam, walka dobra ze złem będzie, była i jest, więc to pozostanie niezmienne, więc na pewno będą osoby, które będą chciały to wykorzystać źle, na pewno będą roboty, które będą chciały po prostu złamać kot i przebić się, żeby nas, nie wiem, po prostu coś z nami porobić, różne rzeczy.

I przejąć kontrolę nad światem, ale ważne jest też to, żeby pamiętać o tym, że będzie też dobre AI i żeby pozostać właśnie ludzkim, zachować tą etykę pracy i żeby nie dać się wciągnąć w tą złą drogę.

I tak jak przed AI-em na przykład pisanie kodu było raczej, ja postrzegam jako kreatywną czynność, że to jest coś kreatywnego.

Teraz już niekoniecznie, bo AI to robi doskonale, ale dalej są rzeczy, w których my jesteśmy jako ludzie wyjątkowi, czyli skupiałabyś się po pierwsze na tym, żeby trzymać rękę na pulsie, a po drugie właśnie, żeby skupiać się na tym, co nas odróżnia i jakby cechy w sobie rozwijać.

Jeżeli dobrze pokierujemy AI, to ono też tak będzie z nami po prostu współpracowało i ja absolutnie się nie boję AI, ja się nie boję tego, że mnie zastąpi, ja wiem, to po prostu hejterzy to oni kochają takie treści, bo ja po prostu to jest mój kolega w pracy.

Nie chcesz tworzyć kraftowych raportów bez AI?

No nie, no jak najbardziej, no przecież po to też zgłosiłam się do zespołu wdrożeniowego AI, żeby mieć nad tym kontrolę, żeby wiedzieć jak to przebiega, jak właśnie firmy do tego podchodzą.

No i ja skoro prywatnie użytkuję AI praktycznie do wszystkiego, no to

No, dla mnie to jest normalne, że to się wprowadza po prostu do życia, ale ja też nie popadam w takie skrajności typu, jak ludzie na przykład mówią, że AI, nie wiem, zastąpi psychologów i tak dalej, że AI lepszą ci analizę zrobi.

Też spotkałem się z tym, że są ludzie, którzy mówią, że AI jest super i tacy, że jest B. No i to jest oczywiście, że mogą być różne scenariusze tego, co się wydarzy, ale jak się rozpiszemy je sobie, no to może być taki scenariusz, że nic się nie zmieni, będzie wszystko dokładnie tak samo.

No może ci ludzie, co po prostu tworzyli te podwaliny AI i już z tym pracowali, to tak.