Brak pracy dla juniorów | CO ROBIĆ | KajoData Podcast
🟨 Społeczność analityków 🟦 Kursy - Excel, SQL, Python Rynek pracy dla osób w IT nie jest teraz tak przyjazny jak kiedyś, co wiele osób może zniechęcić do zmiany branży. W tym odcinku dzielę się moimi przemyśleniami na temat tego, dlaczego mimo trudności warto starać się zostać analitykiem danych. Opowiadam, dlaczego umiejętności analityczne są kluczowe w obecnym świecie i jak, krok po kroku, można przygotować się do tej roli, nawet pracując w innej branży. Pierwszy krok to wybór odpowiedniej niszy – jeśli pracujesz w e-commerce, logistyce, czy HR, wykorzystaj swoją wiedzę biznesową, aby stać się analitykiem danych właśnie w tej dziedzinie. W odcinku mówię o praktycznych wskazówkach, jak rozwijać swoje umiejętności techniczne, jak SQL, Python, czy narzędzia do wizualizacji danych, i jak automatyzacja procesów może być dodatkowym atutem na rynku pracy. Te technologie to nie tylko „narzędzia IT”, ale sposób na efektywne i innowacyjne podejście do analiz.
Sytuacja na rynku pracy nie jest prosta. Przebranżowienie do świata IT jest trudniejsze niż było, to stanie np. analitykiem danych jest trudniejsze niż było i wielu ludzi zadaje sobie pytanie, czy to w ogóle ma jeszcze sens. Moim zdaniem to ma sens, bo kluczowa rzecz, na którą trzeba popatrzeć, to czy Twoja obecna praca daje Ci satysfakcję i daje Ci pieniądze, które jakby pozwalają na takie życie, jakie chcesz. I jeżeli chodzi też o bezpieczeństwo pracy, no to pytanie, czy jeżeli pracujesz jako osoba gdzieś w HR-ach, w Customer Service, to czujesz, że Twoja praca jest bezpieczna. Dlatego, że trzeba sobie zadać pytanie, ile czasu potrzeba, żeby wytrenować analityka danych, dobrego analityka danych, A ile czasu trzeba, żeby wytrenować kogoś, kto pracuje w roli czysto administracyjnej?
I uwierz mi, że rola administracyjna to mogą być HRy, to może być księgowość, to może być customer service, bo te procesy mogą być dosyć proste i wystarczą 2-3 dni do wytrenowania kogoś. KajoData.com KajoData.
Programować po godzinach, no bo nie da się programować w roli administracyjnej, ale da się analizować w roli administracyjnej. Da się analizować będąc agentem Customer Service. Da się analizować pracując w księgowości, więc zostanie tym analitykiem jest łatwiejsze. Dzisiaj skupimy się natomiast na pięciu punktach, które moim zdaniem trzeba zaadresować, biorąc pod uwagę nieco trudniejszą sytuację na rynku. Pierwsza rzecz, od której chciałbym zacząć, to to, żeby się skupić na konkretnej niszy. Prawdopodobnie jest tak, że pracujesz w jakiejś branży, możesz o tym nie myśleć, ale najczęściej z jakąś branżą masz do czynienia.
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Analiza sytuacji na rynku pracy IT i krytyka przebranżowania się do tej branży.
Wskazania na to, że obecna praca daje satysfakcję i bezpieczeństwo.
Ważność skupienia się na konkretnej branży i jej wiedzy biznesowej.
Wskazania na naukę zaawansowanej analityki i automatyzacji, a nie tylko podstaw.
Wskazania na naukę SQL i wizualizacji danych, a także ich zastosowanie w praktyce.
Wskazania na skupienie się na networkingu i znalezieniu mentora w branży IT.
Podsumowanie i motywacja do przebranżowania się do branży IT.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, SQL, Python
Rynek pracy dla osób w IT nie jest teraz tak przyjazny jak kiedyś, co wiele osób może zniechęcić do zmiany branży. W tym odcinku dzielę się moimi przemyśleniami na temat tego, dlaczego mimo trudności warto starać się zostać analitykiem danych. Opowiadam, dlaczego umiejętności analityczne są kluczowe w obecnym świecie i jak, krok po kroku, można przygotować się do tej roli, nawet pracując w innej branży.
Pierwszy krok to wybór odpowiedniej niszy – jeśli pracujesz w e-commerce, logistyce, czy HR, wykorzystaj swoją wiedzę biznesową, aby stać się analitykiem danych właśnie w tej dziedzinie. W odcinku mówię o praktycznych wskazówkach, jak rozwijać swoje umiejętności techniczne, jak SQL, Python, czy narzędzia do wizualizacji danych, i jak automatyzacja procesów może być dodatkowym atutem na rynku pracy. Te technologie to nie tylko „narzędzia IT”, ale sposób na efektywne i innowacyjne podejście do analiz.