Data Analyst 👉 Kompletny plan kariery
🟨 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.
Odkrywamy prawdziwe trupy w szafie. I to też mówię ze swojego doświadczenia, bo jako analytics engineer troszeczkę powiem szczerze, my schodzimy z takiej roli senior analista, który pracuje z mega trudnymi rzeczami, ale na bazie jakby pojedynczego tematu analitycznego, no to wchodzimy na taki poziom środowiskowy, że tam próbujemy jakąś część tego, umówmy się, zawsze to będzie jakaś część tego środowiska, którą próbujemy ogarnąć. Natomiast jako Data Architect rozumiemy, jaka jest architektura danych w naszej firmie. Pojawiają się takie tematy jak współpraca, Z engineeringiem, z BI-em, z security i z managementem.
Czyli, że my nie tylko jesteśmy w stanie postawić to środowisko, tak jak analytics engineer, w sensie, że tych konkretnych layerów, KajoData. To, ten cloud, to bezpieczeństwo i ten performance, to wszystko się łączy z tym, że my współpracujemy z engineeringiem, z BI Security, z managementem. Powiem tak, to jest zajebiście ciekawe, ale to jest bardzo trudne, bo tak jak się domyślasz, na tym etapie nie jesteś w stanie robić... Dużych ruchów. Naprawdę. Jesteś w stanie robić takie mikro kroczki, mikro przesunięcia.
Senior Analyst tym bardziej, tak? Analytics Engineer tym bardziej. I tutaj w jakimś sensie wracamy trochę do świata bardziej tematów niż środowiska. Bo zobacz, jeżeli sobie spojrzymy na typowe zadania, to co my tu mamy? Budowę modeli predykcyjnych. Forecasting, segmentacje klientów, systemy rekomendacyjne, scoring, testowanie hipotez i eksperymenty, feature engineering, przygotowywanie danych, wdrażanie modeli na produkcję. Mamy bardzo dużo narzędzi i jeżeli chodzi o te twarde kompetencje, to o tyle się przydaje doświadczenie analytics inżyniera, że data scientist też będzie bardzo często pracował na pipeline.
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 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.