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.

AI Power BI LTV Exceli Colab Engineer Excel Excele Jarrett Jupyter Notebook KPI Kajo Rudziński Looker Margin Call Peter Sullivan

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

Wyczyść
Znaleziono 3 wyniki dla "LTV"

LTV to CAC Ratio nie jest wystarczające, by skalować ten segment.

Wyobraźmy sobie biznes, który rośnie teoretycznie, dlatego że mamy np. powtarzalny model biznesowy, rośnie nam LTV, ale spada nam liczba nowych klientów i teraz trzeba wytłumaczyć zarządowi, że mimo iż przychody rosną,

One rosną powoli, ale rosną, to oni tak naprawdę idą na skraj klifu, ponieważ regularnie spadają im nowi klienci i za chwilę ten silnik się zatrzyma i on bardzo szybko nam spadnie, kiedy dojdzie do nas, że klienci zaczną się bardzo szybko wykruszać, a niestety ta budowa tego LTV jest bardzo powolna.

Ostatnie odcinki