Mentionsy Mentionsy
KajoData - Analiza danych dla każdego
KajoData - Analiza danych dla każdego

Data Analyst 👉 Kompletny plan kariery

22.04.2026 ·47 min 59 s

🟨 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.

Komunikacja to jest taka bardzo trudna rzecz, to jest takie słowo, którego się używa, w zasadzie nie wiadomo o co chodzi, ale to ono w jakimś sensie decyduje o tempie naszego rozwoju. Bo o ile nie jesteśmy jakimiś takimi niesamowitymi technicznymi geniuszami, a to jest bardzo trudne, To najczęściej nasz progres wynika stąd, że my potrafimy dobrze zakomunikować dobrze wykonaną pracę. I z tą dobrze wykonaną pracą Większość z nas nie ma problemu, gdzieś tam się tego uczymy, o tyle z dobrą komunikacją, tej dobrze wykonanej pracy jest bardzo ciężko, bardzo ciężko się tego nauczyć. Warto po prostu na to zwracać uwagę. To nie jest filmik o dobrej komunikacji, chcę po prostu podkreślić, jakie to jest istotne. Z kompetencji mamy tą analityczną triadę, czyli Excel, SQL, Power BI, jeżeli chodzi o wizualizację danych.

A film jest jedynie pretekstem. I to jest ważne dla analityka, żeby mieć taką ciekawość biznesu, że jeżeli teraz na przykład gdzieś pracujesz, to zadaj sobie pytanie, na czym naprawdę zarabiamy. I spróbuj wyjść poza takie, no ale to jest oczywiste. Może to nie jest takie oczywiste. Spróbuj sobie zadać to pytanie, bo to moim zdaniem Ćwiczy w nas taką ważną umiejętność takiej prawdziwej analizy. Dlatego też wygrywają osoby, tak tutaj sobie to wypisałem, które po prostu wiedzą, co się dzieje, dlaczego się to dzieje i co warto robić, tak biznesowo ogólnie. Oczywiście, że pod spodem jest ta umiejętność techniczna, czyli mamy tego SQL, Excela, Power BI, Tableau, ale ta umiejętność biznesowa, byśmy powiedzieli nawet, też zaczyna być ważna.

Jeżeli myślisz o przebranżowieniu, chcesz zmienić poradcę albo poprawić swoje umiejętności, albo przekonać się, czy analiza danych jest dla Ciebie, to zachęcam Cię do KajoData Space. Jest to kompleksowy program, który ma wszystkie moje kursy. Wszystko jest w jednym miejscu, więc kursy z Excela, Power Query, Power BI, Tableau, Pythona, wszystko absolutnie w jednym miejscu. Do tego olbrzymia społeczność zaangażowanych ludzi, plus mój mentoring, plus nagrania i webinary z mnóstwem ekspertów. Naprawdę Ogrom wiedzy i takie jedno miejsce, które powinno Ci wystarczyć, żebyś mógł znaleźć lepszą pracę, lepszą ścieżkę zawodową. Mieliśmy też już mnóstwo historii ludzi, którzy naprawdę zmienili pracę albo dostali awans, albo po prostu kompletnie się przebranżowili i to nawet w dosyć niesprzyjających okolicznościach, więc gorąco Cię zachęcam.

Mamy planowanie rozwiązań długoterminowych. Tu jeżeli ktoś... I teraz to, co się wydarzy, To my zrozumiemy, że kurde, myśmy dwa lata temu zdecydowali, że jeżeli chodzi o na przykład serwery związane z Tableau albo z Power BI, to zrobimy to w ten sposób.

Ale ja postanowiłem Ci dać tutaj inne zakończenie ścieżki analitycznej. Wybacz, że wbijam się w temat. Chciałem tylko przypomnieć, że najlepsze kursy z analizy danych, z wszystkich najważniejszych technologii, takich jak Excel, SQL, Power Query, Power BI, Tableau, Python i wiele więcej znajdziesz na mojej stronie kajodata.com. Więc jeśli chcesz zmienić pracę albo poprawić swoje umiejętności, to zapraszam kajodata.com. Na Data Scientist'a można de facto przeskoczyć z wcześniejszych ról. Na Data Scientist'a można przeskoczyć, tylko musimy się to już bardzo postarać, z Middle Analityka. Jesteśmy w stanie to zrobić. Z Data Analyst'a jesteśmy w stanie przejść na Data Scientist'a.

Wydaje mi się, że bardzo ważne jest, by każdy z nas, pracując w roli analitycznej, zdał sobie sprawę, że to jest w zasięgu jego ręki. To jest w zasięgu ręki, żeby spróbować, żeby porobić jakieś proste modele, bo tak samo jak kiedyś się uczyłeś Excela, SQL-a, Power BI-a, czegokolwiek, jak robiłeś pierwsze joiny i ci się to wydawało skomplikowane, jak robiłeś pierwsze pętle w Pythonie i ci się wydawało skomplikowane, tak samo pierwsze modele będą ci się wydawały skomplikowane, a później będzie to dla ciebie automatyczne, będziesz po prostu Importował scikit-learn na śniadanie i nawet nie będziesz tego zauważał. Mam nadzieję, że ta ścieżka była dla ciebie ciekawa. Daj mi znać koniecznie w komentarzu, na którym etapie jesteś, który etap ci się marzy i widzimy się w kolejnym odcinku.

Pokazano wszystkie 6 dopasowań. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.