Co musi umieć ANALITYK DANYCH w 2026
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY📈 W tym odcinku opowiadam o tym, co musi umieć współczesny analityk danych w 2026 roku. Nie zatrzymuję się tylko na klasycznym zestawie Excel, SQL, Power BI i Python, bo sama technologia to dzisiaj za mało. Pokazuję, dlaczego dobry analityk musi łączyć narzędzia techniczne z umiejętnością zadawania pytań, rozumienia biznesu i przekładania danych na sensowne decyzje.📈 Dużo miejsca poświęcam też AI, bo nie ma co udawać, że to tylko chwilowa ciekawostka. AI weszło do stacku analityka i coraz częściej decyduje o tym, jak szybko potrafimy automatyzować pracę, zarządzać kontekstem, korzystać z różnych modeli i budować własne rozwiązania. Ale jednocześnie podkreślam, że AI nie zastępuje myślenia. Wręcz przeciwnie, bez solidnych podstaw bardzo łatwo zaufać mu na ślepo.📈 Ten odcinek jest więc o pełniejszym obrazie pracy analityka. O Excelu jako brudnopisie, SQL-u jako fundamencie pracy z danymi, Pythonie jako coraz ważniejszym narzędziu, ale też o prostym mówieniu, samodzielności i ciągłym uczeniu się. Bo dobry analityk to nie ktoś, kto zna jedno narzędzie. To ktoś, kto potrafi zrozumieć problem, dobrać właściwe rozwiązanie i wytłumaczyć je ludziom po drugiej stronie stołu.
Tak, ten Python jest ważny. Tutaj z tego wychodzi jeden pozytyw, to znaczy ta droga między analitykiem danych a data scientistem uważam, że obecnie się zmniejszyła. Jest wiele ról pośrednich, które gdzieś tam krążą nam wokół tego świata i tutaj to są takie role jak np. Data Engineer, AI Engineer pomału, które gdzieś dotykają jednego i drugiego i powodują, że to, że my jesteśmy tylko analitykiem, nie powoduje, że nasza ścieżka się kończy, ale że tak naprawdę mamy dużo różnych opcji do o wiele bardziej zaawansowanych technologicznie zawodów. Kolejna umiejętność miękka to samodzielność. To jest o tyle zastanawiające, że często mimo wszystko analitycy pracują w zespołach albo są częścią zespołu. Samodzielność nie polega na tym, że pracujemy sami w piwnicy i nikt się do nas nie odzywa, tylko polega na tym, że jesteśmy w stanie rozwiązać problem bez nadmiernej pomocy innych osób.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Ważność umiejętności zadawania odpowiednich pytań i tworzenia dashboardów w analizie danych.
Rozważania na temat kontynuacji korzystania z Excela w obecnej epoce sztucznej inteligencji.
Ważność i zasady korzystania z SQL w analizie danych.
Czym jest i jak ważne jest rozumienie biznesu dla analityka danych.
Ważność i zmienność narzędzi do wizualizacji danych, z podkreśleniem Power BI.
Ważność mówienia i pisania prosto i zrozumicie, nawet w kontekście analityki danych.
Wprowadzenie Pythona jako nowego wymaganego narzędzia dla analityka danych.
Podsumowanie i przekaz do części drugiej rozmowy o analitykach danych.
Wzmocnienie znaczenia Pythona w roli analityka danych.
Wartość samodzielności w pracy analityka danych i jej zastosowanie.
Wprowadzenie do umiejętności AI i ciągłego uczenia się w roli analityka.
Ważność zarządzania własną energią w pracy analityka danych.
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, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
📈 W tym odcinku opowiadam o tym, co musi umieć współczesny analityk danych w 2026 roku. Nie zatrzymuję się tylko na klasycznym zestawie Excel, SQL, Power BI i Python, bo sama technologia to dzisiaj za mało. Pokazuję, dlaczego dobry analityk musi łączyć narzędzia techniczne z umiejętnością zadawania pytań, rozumienia biznesu i przekładania danych na sensowne decyzje.
📈 Dużo miejsca poświęcam też AI, bo nie ma co udawać, że to tylko chwilowa ciekawostka. AI weszło do stacku analityka i coraz częściej decyduje o tym, jak szybko potrafimy automatyzować pracę, zarządzać kontekstem, korzystać z różnych modeli i budować własne rozwiązania. Ale jednocześnie podkreślam, że AI nie zastępuje myślenia. Wręcz przeciwnie, bez solidnych podstaw bardzo łatwo zaufać mu na ślepo.
📈 Ten odcinek jest więc o pełniejszym obrazie pracy analityka. O Excelu jako brudnopisie, SQL-u jako fundamencie pracy z danymi, Pythonie jako coraz ważniejszym narzędziu, ale też o prostym mówieniu, samodzielności i ciągłym uczeniu się. Bo dobry analityk to nie ktoś, kto zna jedno narzędzie. To ktoś, kto potrafi zrozumieć problem, dobrać właściwe rozwiązanie i wytłumaczyć je ludziom po drugiej stronie stołu.