Data Analyst 2025 - co musisz umieć? || Praca analityka danych dzisiaj - technologie i AI
🟥 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.
To nie jest twoja praca, nie ma co się na tym skupiać. Dobrze jest to wiedzieć, ale wiesz, masz tyle rzeczy do panowania jako przyszły analityk danych, że musisz sobie jednak wybierać rzeczy najważniejsze. Także rzeczy najważniejsze to są selekty, złożone selekty, Najczęściej takie, które mają bardzo dużo tabel i w których te zapytania są dosyć złożone. I mówiąc wprost, tutaj jestem trochę rozczarowany, dlatego że wciąż nie ma takiej bardzo dobrej integracji, jak ja bym chciał, która pozwoliłaby mi optymalizować ten kod na dobrym poziomie. Może się kiedyś doczekamy takiego kursora dla SQL, który byłby bezpieczny, łatwy do włączenia, ale to wciąż nie jest to. Ponieważ, wiesz, to jest operacja na żywym pacjencie. Ja sobie nie mogę pozwolić, żeby tutaj szły mi jakieś rzeczy, których ja nie chcę.
W Polsce mamy bardzo dobrych specjalistów z AlterXa. Mój dobry kolega z pracy, nie płaci mi za to, po prostu jest dobrym specjalistą, Emil Kos. Znajdźcie sobie DataPal w internecie. Naprawdę spoko gości, jeżeli chodzi o AlterXa. Jeżeli chodzi o najma, to oni też mają dużo takich fajnych, darmowych materiałów na swojej stronie, także warto sobie zajrzeć, żeby obczaić, żeby po prostu poznać, jak to narzędzie wygląda, a przy okazji dowiedzieć się kilku konceptów wokół ETL, które mogą być przydatne później Prace jako analityk. I teraz, jeżeli chodzi o AI, jeżeli chodzi o sztuczną inteligencję, to nie ma tej sytuacji, która jest często w opinii ludzi, którzy nie są w środku. To znaczy, to nie jest tak, że tutaj wszystkie analizy dzieją się jakoś same.
Nie marnuję godzin na literówki, na sprawdzanie, gdzie tamten nawias powinien być, a nie jest. Wiecie, ja jestem tylko człowiekiem. Każdy analityk, nawet ten bardziej zaawansowany, to też jest tylko człowiek. A taka literówka powodująca, że wykrzacza ci się kod i ci to nie działa, to naprawdę nie jest coś, na co należy marnować zasoby ludzkiego mózgu, nie? Więc tutaj ten AI po prostu się nam sprawdza nieźle i wszystko, co nam interpretuje tekst, czy to będzie ChatGPT, Copilot, Gemini, cokolwiek macie w swoich firmach, to się naprawdę przydaje i ja z tego korzystam. I niekorzystanie z tego moim zdaniem jest błędem. Natomiast wydaje mi się, że już coraz więcej analityków po prostu z tego korzysta. Natomiast znowu, tutaj nie chodzi o to, że to zastępuje analizę danych, bo nie, po prostu przyspiesza naszą pracę. Tak jakbyśmy kiedyś mieli liczyć wszystko ręcznie na papierze.
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟥 Sprawdź kursy dla analityka danych
W 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.