Mentionsy

KajoData - Analiza danych dla każdego
KajoData - Analiza danych dla każdego
01.06.2026 15:30

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)

1. Wprowadzenie i pytania

Ważność umiejętności zadawania odpowiednich pytań i tworzenia dashboardów w analizie danych.

2. Excel i AI

Rozważania na temat kontynuacji korzystania z Excela w obecnej epoce sztucznej inteligencji.

3. SQL

Ważność i zasady korzystania z SQL w analizie danych.

4. Rozumienie biznesu

Czym jest i jak ważne jest rozumienie biznesu dla analityka danych.

5. Wizualizacja danych

Ważność i zmienność narzędzi do wizualizacji danych, z podkreśleniem Power BI.

6. Proste komunikowanie

Ważność mówienia i pisania prosto i zrozumicie, nawet w kontekście analityki danych.

7. Python

Wprowadzenie Pythona jako nowego wymaganego narzędzia dla analityka danych.

8. Zakończenie

Podsumowanie i przekaz do części drugiej rozmowy o analitykach danych.

9. Python

Wzmocnienie znaczenia Pythona w roli analityka danych.

10. Samodzielność

Wartość samodzielności w pracy analityka danych i jej zastosowanie.

11. AI i uczenie się

Wprowadzenie do umiejętności AI i ciągłego uczenia się w roli analityka.

12. Zarządzanie własną energią

Ważność zarządzania własną energią w pracy analityka danych.

Szukaj w treści odcinka

Wpisz frazę, aby wyszukać treść w transkrypcji tego odcinka