Mentionsy
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.
Rozdziały (12)
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.
Szukaj w treści odcinka
Ostatnie odcinki
-
Czy AI zastąpi analityków? Data Analyst czy Dat...
22.06.2026 15:30
-
NIEMORALNE RADY
09.06.2026 16:00
-
Decyzja
07.06.2026 17:00
-
Co musi umieć ANALITYK DANYCH w 2026
01.06.2026 15:30
-
Co trzeba umieć by pracować w logistyce jako an...
27.05.2026 17:00
-
AI Engineer - co robi, ile zarabia, jak nim zos...
23.05.2026 18:00
-
Kariera w IT bez programowania | Mroczna strona...
13.05.2026 15:30
-
Najgorszy problem z AI. Też to widzisz?
10.05.2026 17:00
-
Data Analyst vs E-Commerce - co trzeba umieć by...
06.05.2026 15:30
-
Game Dev 2026 od środka | Jak działają animacje...
27.04.2026 17:00