Mentionsy
Data Engineer vs AI | Big Data - granice bezpieczeństwa, prywatności i kontroli | Marek Czuma
KajoData:
🟨 Społeczność analityków KajoDataSpace
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau
Marek Czuma
🟩 Akademia Big Data
🟫 Big Data Po Polsku
W tym odcinku spotkałem się z Markiem Czumą – inżynierem danych, twórcą Akademii Big Data i podcastu „Big Data po polsku”. To rozmowa o świecie ogromnych zbiorów danych, technologii rozproszonych i granicach tego, co możemy dziś przetworzyć. Zaczynamy od pytania, czy danych nie jest po prostu za dużo – i czy w tej „danej ropie XXI wieku” nie zaczynamy się powoli topić. Marek tłumaczy, jak naprawdę wygląda branża Big Data, na czym polega przetwarzanie rozproszone i dlaczego dodanie „kolejnych serwerów” nie zawsze rozwiązuje problem.
Rozmawiamy też o różnicach między analitykiem danych a inżynierem danych – gdzie kończy się Excel, a zaczyna Apache Spark. Marek pokazuje, że Big Data to nie tylko programowanie, ale sposób myślenia – inżynierski, systemowy, zrozumiały dopiero wtedy, gdy wiesz, co dzieje się „pod spodem”.
Zastanawiamy się też, jak wygląda ścieżka rozwoju od analityka do inżyniera danych i które umiejętności są tu naprawdę kluczowe.
W drugiej części schodzimy na meta-poziom – rozmawiamy o przyszłości zawodów IT w erze sztucznej inteligencji, o tym, co AI może zmienić (a czego raczej nie ruszy), i które systemy robią na Marku największe wrażenie – od Google Maps po infrastrukturę NSA. To szczera, inspirująca rozmowa o tym, jak wygląda świat danych od środka – technicznie, organizacyjnie i... filozoficznie.
Szukaj w treści odcinka
Jak za wolno działa, trzeba kupić więcej serwerów, AWS nas wyratuje, czy tam inny dostawca nas wyratuje z każdej sytuacji.
Microsoft Azure jest jedną z trzech największych chmurowni, dostawców chmur obok AWS'a i Google'a.
2 gości, albo żeby było jeszcze taki ciekawszy podział, wspomniałeś tutaj o Cloudie, tak?
Jeżeli analityk czy analityczka by chciała wejść do inżynierii danych, to co ja robię zawsze, jak ktoś mnie o to pyta, na przykład na mentoringu, to ja zawsze zbieram jego wiedzę, jego historię i patrzę, które z tych trzech elementów w ramach fundamentu już są uzupełnione.
ARUR albo AWS, czyli on jest sobie tam obok, jest tak jakby sznurkiem spięty, więc może korzystać z tych różnych usług, które AWS udostępnia, załóżmy.
jakaś usługa AWS-owa do przechowywania danych.
No mnie zawsze fascynuje, jak jest możliwe przechowywanie takiej ilości informacji graficznych.
Tutaj to też jest, oczywiście odkładając na bok aspekt etyczny, ale nie chcę otwierać, bo to jest jakby osobna rozmowa, ale też trzeba mieć świadomość, że gdzieś zawsze jest ten trade-off między wolnością a bezpieczeństwem, tego, że jesteśmy w świecie, gdzie nie wszyscy nam życzą dobrze i jakoś trzeba się w tym skomplikowanym świecie odnaleźć.
Marek, bardzo ci dziękuję za tą taką przekrojową rozmowę i mam nadzieję, że nieco ciekawszą niż standardowe, że tak powiem, jak, czego się uczyć na początku.
Ostatnie odcinki
-
MUSIAŁEM WYBRAĆ
13.07.2026 15:30
-
MOJE ZAROBKI JAKO DATA ANALYST 💵
05.07.2026 16:00
-
Czego analityk nie wie o finansach | 5 KLUCZOWY...
01.07.2026 15:30
-
JAK ZNALEŹĆ PRACĘ?
28.06.2026 22:30
-
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