Nauczysz się od podstaw pracy z dużą ilością informacji, analizowania danych, znajdowania ważnych wniosków i tworzenia zrozumiałych raportów. Program kursu zawiera realne, praktyczne zadania, które pozwolą Ci rozpocząć pracę od razu po ukończeniu studiów.
Analityka danych to jeden z najbardziej dochodowych obszarów branży IT. Po naszym kursie zdobędziesz umiejętności, które uczynią Cię specjalistą w tej niezwykle opłacalnej niszy. Praca analityka danych jest różnorodna i interesująca, co gwarantuje brak nudy. Co więcej, będziesz nieustannie rozwijać swoje kompetencje i poprawiać sytuację finansową.
02
Brak poczucia własnej wartości w pracy:
*Nasz kurs umożliwi Ci rozwój dodatkowych umiejętności, cenionych również w pokrewnych zawodach. Dzięki temu wyróżnisz się na tle innych kandydatów, zwiększysz swoje szanse na zdobycie lepszej pracy lub wynegocjowanie podwyżki, co przełoży się na większą pewność siebie i satysfakcję z pracy.
03
Rozpoczęcie pracy w branży z minimalnym doświadczeniem:
Studenci, absolwenci kierunków informatycznych, pasjonaci oraz początkujący analitycy danych, którzy posiadają podstawową wiedzę w branży, ale potrzebują wsparcia w znalezieniu pierwszej pracy, znajdą to, czego szukają w naszym kursie. Zajęcia są prowadzone przez eksperta z wieloletnim doświadczeniem, który nakieruje Cię na odpowiednią ścieżkę kariery, udzielając praktycznych porad i wskazówek.
02 / Poznaj zawód
Co robi Analityk Danych:
Analityk danych to specjalista zajmujący się pozyskiwaniem, przetwarzaniem i interpretacją danych, aby wspierać organizacje w podejmowaniu decyzji opartych na faktach.
Na podstawie raportów stworzonych przez analityków firmy mogą zaoszczędzić dużo pieniędzy i zyskać dochód z innych projektów, co powoduje, że analityk danych jest integralną częśсią sukcesu każdej firmy, a pracodawcy, którzy cenią nowoczesne podejście do biznesu są skłonni dobrze płacić za takie usługi.
Grupa Auto PartnerI półrocze 2026
Szacunkowe przychody ze sprzedaży
01 Dane
02 Analiza
03 Wniosek
Punkt wyjścia.
6 miesięcy
MiesiącPrzychód (tys. zł)
Styczeń363 190
Luty356 163
Marzec449 781
Kwiecień430 500
Maj419 000
Czerwiec439 518
Suma miesięcznych odczytów
2458,2 mln zł
I + II kwartał
5002500
363
Sty
356
Lut
450
Mar
431
Kwi
419
Maj
440
Cze
Przychód w mln zł · etykiety zaokrąglone
Ile wniósł II kwartał?
52,4%
Udział II kwartału
1289,0 mln zł z 2458,2 mln zł w sześciu raportach miesięcznych.
Większa część przychodów przypada na II kwartał. Same kwoty nie wyjaśniają przyczyny — warto sprawdzić sezonowość i liczbę dni sprzedaży.
Odczyty z miesięcznych raportów bieżących, w tys. zł. Suma: 2 458 152 tys. zł; II kwartał: 1 289 018 tys. zł. Udział: 1 289 018 ÷ 2 458 152 × 100 = 52,4%. Obliczenia własne.
Dane szacunkowe, przed późniejszymi korektami. Suma odczytów może różnić się od wartości narastających publikowanych przez spółkę. Data sprawdzenia nie jest datą publikacji wyników.
ANALITYKA W PRAKTYCE
01Pozyskiwanie danych→
02Przetwarzanie→
03Interpretacja→
04Raport i decyzja
Dane, które wspierają decyzje biznesowe↗︎
03 / Perspektywa zawodowa
Zalety pracy na stanowisku analityka danych:
01
Wysokie zapotrzebowanie na rynku
02
Start w IT
03
Wygodne warunki zatrudnienia (prywatne ubezpieczenie zdrowotne, dofinansowania do zajęć sportowych, urlopy)
04
Stała praca na przyszłość
05
Praca zdalna lub hybrydowa
04 / Narzędzia i umiejętności
Czego nauczysz się na kursie
Po ukończeniu kursu uzyskasz wiedzę w tych zakresach:
01
Programowanie w języku Python
Podstawowy język programowania wykorzystywane w analizie danych. Uczy m.in. obróbki danych, tworzenia wizualizacji, modelowania statystycznego.
02
SQL
Język zapytań do baz danych, niezbędny do wyciągania i przetwarzania danych.
03
Power BI i Tableau do wizualizacji
Narzędzie do tworzenia wizualizacji danych i raportów interaktywnych.
01Analityk danych w 2026 — nowe narzedzia, nowa rola−
Jak AI zmienilo role analityka danych: od producenta raportow do interpretatora i doradcy biznesowego
Ekosystem narzedzi kursu, a także przeglad ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM — czym sie roznia i kiedy co wybrac
Pierwsze cwiczenie AI-first: analiza zestawu danych sprzedazowych wylacznie przez prompty (bez kodu, bez Excel) — uczestnik zadaje pytania biznesowe, AI odpowiada
Jak weryfikowac odpowiedzi AI — kiedy AI sie myli i jak to wykryc
02Prompt Engineering dla analitykow danych+
Anatomia skutecznego promptu: cel + kontekst + format odpowiedzi + ograniczenia — porownanie dobrego i zlego promptu na zywo
Techniki: few-shot (pokazanie przykladow w prompcie), chain-of-thought (AI rozwiazuje krok po kroku)
Prompty specyficzne dla analityki: do generowania SQL, do debugowania Pythona, do interpretacji wynikow wykresu, do pisania executive summary
Cwiczenie: 10 roznych wersji promptu do tego samego pytania — porownanie jakosci odpowiedzi i wyciagniecie wnioskow o tym co dziala
Praca domowa: analiza PDF raportu biznesowego przez NotebookLM — wyciagniecie 5 kluczowych KPI
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
01
Statystyka + Excel i Google Sheets z AI
3 lekcje
+
01Analityk danych w 2026 — nowe narzedzia, nowa rola−
Jak AI zmienilo role analityka danych: od producenta raportow do interpretatora i doradcy biznesowego
Ekosystem narzedzi kursu, a także przeglad ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM — czym sie roznia i kiedy co wybrac
Pierwsze cwiczenie AI-first: analiza zestawu danych sprzedazowych wylacznie przez prompty (bez kodu, bez Excel) — uczestnik zadaje pytania biznesowe, AI odpowiada
Jak weryfikowac odpowiedzi AI — kiedy AI sie myli i jak to wykryc
02Prompt Engineering dla analitykow danych+
Anatomia skutecznego promptu: cel + kontekst + format odpowiedzi + ograniczenia — porownanie dobrego i zlego promptu na zywo
Techniki: few-shot (pokazanie przykladow w prompcie), chain-of-thought (AI rozwiazuje krok po kroku)
Prompty specyficzne dla analityki: do generowania SQL, do debugowania Pythona, do interpretacji wynikow wykresu, do pisania executive summary
Cwiczenie: 10 roznych wersji promptu do tego samego pytania — porownanie jakosci odpowiedzi i wyciagniecie wnioskow o tym co dziala
Praca domowa: analiza PDF raportu biznesowego przez NotebookLM — wyciagniecie 5 kluczowych KPI
03Miary dyspersji — odchylenie standardowe i rozrzut danych+
Rozklad normalny, skosnosc, kurtozis — jak rozpoznac typ rozkladu na histogramie
Korelacja Pearsona — jak mierzyc sile i kierunek zwiazku miedzy zmiennymi; korelacja a przyczynowos: dlaczego to nie to samo
Tworzenie histogramow i wykresow skrzynkowych (box plot)
Kiedy dane nie sa normalne — co to oznacza dla analizy i jakie bledy mozna popelnic ignorujac rozklad
Excel Copilot w pelnej akcji: 'przygotuj mi wykres przebiegu w czasie wydatkow na kampanie reklamowa', 'dodaj linie trendu', 'podsumuj te dane w 3 zdaniach'
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
02
SQL + BigQuery + ChatGPT do pisania komend
10 lekcji
+
01Wprowadzenie do baz danych i pierwsze zapytania SQL−
Czym jest relacyjna baza danych, tabela, wiersz, kolumna — na przykladzie bazy e-commerce
Google BigQuery jako platforma kursu: logowanie, interfejs, ladowanie danych z CSV
Pierwsze zapytanie: SELECT, FROM, WHERE — filtrowanie danych po warunkach
ChatGPT jako asystent SQL od pierwszej lekcji: uczestnik opisuje po polsku co chce wybrac, AI generuje SQL, uczestnik uruchamia i interpretuje wynik
02Filtrowanie zaawansowane i operatory logiczne+
Operatory: AND, OR, NOT, IN, BETWEEN, LIKE — budowanie zlozonych filtrow
Wartosc NULL: czym jest, jak jej szukac (IS NULL, IS NOT NULL), dlaczego jest wazna
Kolejnosc wynikow: ORDER BY, ograniczanie liczby wynikow: LIMIT
Cwiczenie AI-assisted: uczestnik dostaje liste zadan biznesowych w jezyku polskim i dla kazdego generuje SQL z pomoca ChatGPT, nastepnie weryfikuje i poprawia
03Funkcje tekstowe i operacje na tekście+
Funkcje tekstowe: CONCAT, SUBSTRING, UPPER, LOWER, LENGTH, TRIM — laczenie i czyszczenie tekstu
Praktyczne zastosowanie: standaryzacja nazw produktow, laczenie imienia i nazwiska, usuwanie zbednych spacji
Cwiczenie: czyszczenie brudnych danych tekstowych w tabeli klientow — ujednolicenie formatow przez SQL
AI do wyjasnienia funkcji: uczestnik pyta ChatGPT 'co robi ta funkcja i kiedy jej uzywac' po zobaczeniu wyniku zapytania
SQL do czyszczenia: usuwanie duplikatow przez ROW_NUMBER(), standaryzacja przez CASE WHEN i TRIM
Cwiczenie: audit jakosci danych w tabeli klientow — raport z liczbq bledow per kolumna
ChatGPT do diagnostyki: uczestnik opisuje problem z danymi, AI sugeruje zapytanie SQL do jego wykrycia i naprawy
09Window Functions — RANK, LAG, SUM OVER+
Czym sa window functions i dlaczego sa obowiazkowe na rynku pracy DA — to pytanie na kazdej rekrutacji
ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() — nadawanie numerow i rankinguow w grupach
LAG(), LEAD() — porownanie wartosci z poprzednim lub nastepnym wierszem (zmiana sprzedazy miesiac do miesiaca)
SUM() OVER(PARTITION BY) — suma krocaca i suma w grupie bez GROUP BY
Cwiczenie AI-assisted: ranking sprzedawcow per region i procentowa zmiana przychodu miesiac/miesiac
10CTE i optymalizacja zapytan+
CTE (Common Table Expressions) — WITH clause: rozbijanie zlozonych zapytan na czytelne kroki
Dlaczego CTE jest lepsze od zagniezdzon podzapytan: czytelnosc, latwosc debugowania, wielokrotne uzycie
Podstawy optymalizacji: partycjonowanie w BigQuery, unikanie SELECT *, kiedy zapytanie jest powolne
Projekt SQL: kompleksowa analiza bazy e-commerce — top klientow, retencja miesieczna, LTV, produkty z najwyzszym zwrotem — z uzyciem min. 1 window function i 1 CTE, kod zapisany na GitHub
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
03
Python + Claude/Copilot + Vibe Coding + Git
10 lekcji
+
01Wprowadzenie do Pythona i Google Colab−
Dlaczego Python jest jezykiem numer 1 dla analitykow danych — przeglad rynku pracy
Google Colab: srodowisko w przegladarce, bez instalacji, notebooks, podlaczenie do Google Drive
Podstawy Pythona: typy danych (int, float, string, bool, list, dict), zmienne, operatory
Pierwsze petle i instrukcje warunkowe (if/else, for) — logika budowania kodu krok po kroku
GitHub Copilot setup: rejestracja GitHub Education, aktywacja Copilot, pierwsze podpowiedzi w Colabie
02Funkcje i Claude jako asystent debugowania+
Tworzenie wlasnych funkcji w Pythonie: def, argumenty, return — modularyzacja kodu
Claude.ai jako asystent debugowania: jak wklejac blad do Claude, jak opisac kontekst, jak interpretowac sugestie naprawy
Cwiczenie celowo zepsutego kodu: uczestnik dostaje skrypt z 5 bledami, naprawia je przy pomocy Claude — bez samodzielnego szukania w Google
Rozroznienie: kiedy pytac Claude (nie rozumiem bledu), kiedy Copilot (chce napisac nowa funkcje), kiedy ChatGPT (chce wygenerowac caly skrypt)
03Pandas — ladowanie i eksploracja danych+
Wprowadzenie do biblioteki Pandas: DataFrame i Series jako glowne struktury danych
Ladowanie danych z CSV, Excel i URL: pd.read_csv(), pd.read_excel()
Seaborn: heatmapa korelacji (sns.heatmap), wykresy par (sns.pairplot), dystrybuanty (sns.histplot)
Cwiczenie: kompletna analiza wizualna zestawu danych — min. 4 rozne typy wykresow z opisem co pokazuja
08Zaawansowany Pandas — szeregi czasowe i EDA+
Exploratory Data Analysis (EDA): systematyczne odkrywanie danych przed analiza wlasciwa — standardowy workflow
Szeregi czasowe: indeksowanie po dacie, rolling window, zmiana procentowa (.pct_change())
Cwiczenie EDA na danych HR (rotacja pracownikow): profil osoby odchodzacej vs pozostajacej, wizualizacje, wnioski
Claude do interpretacji: uczestnik wkleja wyniki EDA (liczby i wykresy), Claude pomaga sformulowac wnioski biznesowe
09Vibe Coding — tworzenie aplikacji przez prompty+
Czym jest vibe coding: opis pozadanego efektu w jezyku naturalnym -> dzialajacy kod; analogia do opisanej aplikacji do generowania media planow
Narzedzia: ChatGPT i Codex do generowania kodu Streamlit lub skryptow Python
Cwiczenie krok po kroku: uczestnik opisuje prosta aplikacje ('kalkulator ROI kampanii: wejscie: budzet, przychod; wyjscie: ROI w %, wykres'') — AI generuje kod — uczestnik uruchamia, testuje, iteruje przez prompt
Zasady vibe codingu: jak opisywac aplikacje, jak iterowac gdy cos nie dziala, jak nie dac sie wciagnac w naprawianie kodu rcznie
Efekt: kazdy uczestnik ma dzialajaca, prosta aplikacje biznesowa stworzona bez pisania kodu recznie
10Git, GitHub i budowanie portfolio+
Git i GitHub: dlaczego wersjonowanie kodu jest absolutnym standardem branzy — 'bez GitHub nie ma portfolio'
Tworzenie repozytorium portfolio: struktura folderow, .gitignore dla Pythona, README.md jako wizytowka projektu
Cwiczenie: uczestnik publikuje projekt z M3 na GitHub — kod + README z opisem projektu, uzytych narzedzi, instrukcja uruchomienia i kluczowymi wnioskami
Praca domowa: zaktualizowanie profilu LinkedIn — dodanie sekcji 'Projekty' z linkiem do GitHub i opisem projektu M2 lub M3
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
04
Power BI + Copilot AI
10 lekcji
+
01Wprowadzenie do Power BI — ekosystem i import danych−
Ekosystem Power BI: Desktop (tworzenie raportow), Service (publikacja i udostepnianie), Mobile, Gateway — co kiedy uzywac
Instalacja Power BI Desktop (Windows / Mac przez emulacje lub VM) — wymagania i typowe bledy
Import danych: z pliku Excel, CSV, polaczenie z BigQuery — typy polaczen i roznica Import vs DirectQuery
Interfejs: widok Raport, widok Dane, widok Model — orientacja w narzedziu
02Power Query — transformacja i czyszczenie danych+
Power Query Editor: interfejs, czym jest transformacja danych przed zaladowaniem do modelu
Podstawowe transformacje: usuwanie wierszy i kolumn, zmiana typow, zastepowanie wartosci, uzupelnianie pustych
Scalanie (Merge) i dolaczanie (Append) zapytan — laczenie danych z kilku zrodel
Applied Steps: mechanizm zapisywania krokow transformacji — dlaczego to potezne narzedzie i jak edytowac historyczne kroki
03Model danych — relacje i schemat gwiazdy+
Tabele faktow i wymiarow: rozroznienie na przykladzie sprzedazy — czym jest fakt (transakcja) vs wymiar (klient, produkt, czas)
Klucze glowne i obce — jak je znalezc i dlaczego sa fundamentem modelu
Tworzenie relacji w widoku Model: typy relacji (1:N, N:N), kierunek filtru
Schemat gwiazdy vs platka sniegu — dlaczego schemat gwiazdy jest standardem raportowania biznesowego; ukladanie i grupowanie tabel
04DAX — podstawy, miary i kolumny obliczeniowe+
Czym jest DAX i kiedy go uzywac zamiast Power Query — podstawowy podzial
Miary vs kolumny obliczeniowe: roznica, kiedy co stosowac, znaczenie dla wydajnosci modelu
Tworzenie miar trzema sposobami: szybkie miary, od podstaw w pasku formuly, z wizualizacji
Funkcje podstawowe: SUM, AVERAGE, COUNT, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT — skladnia i logika; ChatGPT do generowania miar przez opis biznesowy
05DAX zaawansowany — CALCULATE i konteksty+
Kontekst wiersza i kontekst filtru — dwa fundamentalne pojecia DAX, od ktorych zalezy poprawnosc miar
CALCULATE: najwazniejsza funkcja DAX — zmiana kontekstu obliczen, zastosowania
FILTER i ALL: filtrowanie w miarach i usuwanie filtrow dla obliczen niezaleznych od selekcji
Miary biznesowe krok po kroku: marza procentowa, udzial regionu w calkowitej sprzedazy, wzrost rok do roku (YoY growth)
06Podstawowe wizualizacje i typy tablic+
Typy wykresow: liniowy, slupkowy, kolowy, punktowy — charakterystyka i kiedy ktory stosowac; jakich wykresow unikac
Typy tabel: tabela, macierz, karty z jednym wierszem / wieloma wierszami — formatowanie i kiedy co
Formatowanie wizualizacji: paleta kolorow, tytuly, czcionki, etykiety danych, formatowanie osi
Hierarchie danych: automatyczne (rok -> miesiac) i wlasne — dodawanie do wizualizacji, drill-down
07Zaawansowane wizualizacje i slicery+
Zaawansowane typy wizualizacji: mapa cieplna, treemap, bullet chart, wykres wodospadowy
Fragmentatory (slicery): typy (lista, suwak, data), synchronizacja miedzy stronami, formatowanie
Roznica miedzy slicer a filtrem raportu: kiedy co ulatwia uzytkownikowi obsluge
Mapy i wizualizacje geograficzne: dane lokalizacyjne w Power BI, mapa babelkow
Custom visuals: biblioteka AppSource, Microsoft Certified tag — jak oceniac jakosc niestandardowych wizualizacji
08Interaktywny dashboard — projektowanie i UX+
Zasady UX dashboardu: od ogolu do szczegolu, logiczny uklad, minimalizm kolorow — mniej jest wiecej
Tworzenie wielostronicowego raportu: podzial na strony tematyczne, nawigacja przez przyciski
Laczenie wizualizacji w spojny widok: KPI, wykres trendu, mapa, tabela — na jednej stronie
Power BI Copilot: generowanie narracji tekstowej do dashboardu ('opisz co widac na tym raporcie'), auto-insights
09Publikacja i udostepnianie — Power BI Service+
Publikacja raportu z Desktop do Power BI Service: proces krok po kroku
Udostepnianie: link publiczny vs uprawnienia dla wybranych uzytkownikow — kontrola dostepu
Odswiezanie danych: scheduled refresh, Data Gateway dla danych on-premise
Projekt modulu: executive dashboard sprzedazowy — min. 5 miar DAX, 3 strony, interaktywne filtry, AI-generated insights; opublikowany link do portfolio
10Jak zrobic projekt analityczny — analiza przykładowa krok po kroku+
Wykladowca prowadzi kompletna analize na nowym zestawie danych (innym niz projekt uczestnika) — live coding i live thinking
Krok 1: formulowanie pytan biznesowych z surowych danych (co chcemy sie dowiedziec?)
Krok 2: eksploracja i czyszczenie danych — identyfikacja problemow, decyzje jak je rozwiazac, uzasadnienie
Krok 3: analiza SQL lub Python — kluczowe zapytania i obliczenia z komentarzem 'dlaczego to a nie tamto'
Krok 4: wizualizacja w Power BI lub Tableau + executive summary — gotowy produkt do portfolio
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
05
Tableau
2 lekcje
+
01Tableau Public — wprowadzenie i podstawowe wizualizacje + Różnica z Power BI−
Tableau Public: interface, ladowanie danych z CSV i Google Sheets, typy pol (wymiary vs miary)
Podstawowe wizualizacje: wykresy liniowe, slupkowe, kolowe, punktowe — Show Me panel
Calculated fields: tworzenie wlasnych pol obliczeniowych; parametry
Cwiczenie: analiza sprzedazy — te same dane co w Power BI, inne narzedzie — co jest latwiejsze?
02Tableau — interaktywne dashboardy i zaawansowane wizualizacje+
Hierarchie i drill-down. Mapy cieplne (heatmap), treemap, wykresy Gantta — kiedy je stosowac
Przygotowanie danych w Tableau: laczenie zrodel, jointy i relacje — porownanie z Power Query
ChatGPT do calculated fields: uczestnik opisuje co chce obliczyc, AI generuje formule Tableau
Cwiczenie: interaktywny dashboard sprzedazowy z min. 3 typami wizualizacji i filtrem dat
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
06
Data Storytelling i Komunikacja biznesowa
3 lekcje
+
01Narracja z danych — od liczb do historii−
Struktura data storytellingu: kontekst (co badalismy) -> odkrycie (co znalezlismy) -> implikacja (co z tego wynika) -> rekomendacja (co proponujemy)
Zasady UX dashboardu i slajdow: jeden wniosek na strone, duze cyfry, minimalizm — cwiczenie: przebudowa zlego dashboardu na dobry
Jakich wykresow unikac i dlaczego: pie chart 3D, zbyt wiele kolorow, brak tytulu, brak kontekstu
AI w storytellingu: ChatGPT do formulowania wnioskow z liczb — uczestnik podaje dane, AI pisze narracje, uczestnik edytuje i dostosowuje
02Executive summary i komunikacja do C-level+
Czym rozni sie raport analityczny od executive summary: im wyzej w hierarchii, tym mniej danych i wiecej decyzji
Struktura one-pagera: problem -> kluczowe dane (max 3) -> wniosek -> rekomendacja z uzasadnieniem
Cwiczenie z NotebookLM: uczestnik wgrywa 30-stronicowy raport PDF, AI generuje streszczenie, uczestnik edytuje do formatu executive summary jednej strony
ChatGPT do pisania pierwszej wersji: prompt 'napisz executive summary na podstawie tych wynikow [dane] dla CEO firmy e-commerce, max 200 slow'
03Prezentacja wynikow — cwiczenia praktyczne+
Zasady 5-minutowej prezentacji analitycznej: struktura, tempo, jak mowic o liczbach zeby nie usypiac sali
Jak budowac slajdy z danymi: jeden wniosek per slajd, wizualizacja wspiera — nie zastepuje — slowo mowione
Cwiczenie: kazdy uczestnik prezentuje wyniki jednego poprzedniego projektu (M2 lub M3) — 5 minut + konstruktywny feedback grupowy
Podsumowanie: uczestnik wychodzi z gotowym executive summary i przecwiczona prezentacja — material do portfolio
Zwiń moduł ↑
MODUŁ
07
Projekt Koncowy
2 lekcje
+
01Prezentacje projektow uczestnikow−
Chętne uczestnicy prezentuje swój projekt: 8 minut prezentacji + 4 minuty pytan i feedbacku
Struktura wymaganej prezentacji: pytania biznesowe -> podejscie -> kluczowe wyniki -> rekomendacje
02Co dalej — kariera, portfolio, certyfikaty+
Jak ulozyc portfolio na GitHub: struktura repozytorium, README.md krok po kroku, screenshoty i linki do dashboardow — wspierane przez wykladowce live
LinkedIn jako narzedzie poszukiwania pracy w Data: jak opisac umiejetnosci, jak pisac o projektach, jakie slowa kluczowe sa widoczne dla rekruterow w Polsce
Sciezki kariery po kursie: Junior DA -> DA -> Senior DA / BI Lead; alternatywy: Product Analyst, Business Analyst, AI Analyst — czym sie roznia, jakie umiejetnosci dolozyc
Certyfikaty warte uwagi: Microsoft PL-300 (Power BI), Google Data Analytics Certificate, Tableau Desktop Specialist — co daja, jak sie przygotowac, czy sa wymagane
Gdzie szukac pracy i ogloszen: JustJoin.it, NoFluffJobs, LinkedIn — jak filtrowac, na co zwracac uwage, jak ocenic czy oferta jest dobra dla juniora
Uczestniczysz w lekcjach online prowadzonych na żywo przez specjalistę. Do udziału w zajęciach wystarczy laptop lub komputer z dostępem do internetu.
02
Kontakt z prowadzącą i grupą
W trakcie kursu będziesz mieć dostęp do wspólnej grupy na Discordzie, gdzie nie tylko będziesz mógł komunikować się z nauczycielem i otrzymywać szybką informację zwrotną, ale także nawiążesz nowe znajomości z osobami o podobnych poglądach i celach.
03
Teoria, praktyka i projekt koncowy
Nasz kurs skupia się głównie na zajęciach praktycznych, jednocześnie nie zabraknie teorii, która jest niezbędna.
Na koniec kursu będziesz mieć gotowy projekt, potwierdzający Twoje umiejętności.
Jest analitykiem danych z wykształceniem w zakresie matematyki stosowanej i doświadczeniem zdobytym w międzynarodowych firmach, takich jak eBay, Credit Agricole i AXA XL. Na co dzień pracuje z dużymi zbiorami danych, poszukując zależności, odkrywając ukryte wzorce i przekładając liczby na konkretne wnioski wspierające decyzje biznesowe.
Szczególnie interesuje się wykorzystaniem nowoczesnych technologii w analizie danych, automatyzacją procesów oraz rozwojem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Eksperymentuje z AI, tworzy agentów i szuka sposobów na usprawnianie codziennej pracy analitycznej.
W nauczaniu stawia na praktyczne podejście i pokazywanie, jak wykorzystywać wiedzę analityczną w rzeczywistych sytuacjach biznesowych. Wierzy, że analiza danych to nie tylko liczby i wykresy, ale przede wszystkim umiejętność zadawania właściwych pytań, wyciągania wniosków i kreatywnego rozwiązywania problemów.
eBay, Credit Agricole, AXA XLdoświadczenie w międzynarodowych firmach
Matematyka stosowana i Data Analyticsanaliza danych i wnioski biznesowe w praktyce
AI i automatyzacjaagenci AI i usprawnianie procesów analitycznych
08 / Zarejestruj się
Wypełnij formularz i dowiedz się wszystkiego o kursie
+1500
absolwentów ukończyło już kurs w 2025 r.
Dziękujemy! Doradca wkrótce się z Tobą skontaktuje.
Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie lub napisz na hello@practima.io.
