Kompletny przewodnik i roadmapa nauki
Przestań kręcić się w kółko i błądzić w gąszczu tutoriali. Dowiedz się dokładnie, jakich
narzędzi potrzebujesz, by zdobyć pierwszą pracę jako Analityk Danych, Data Scientist
lub
Inżynier Danych.
Czy marzysz o karierze w dynamicznie rozwijającej się "branży danych", ale obawiasz się, że nie masz
żadnego doświadczenia w Excelu czy programowaniu? Ta książka jest dla Ciebie!
To 160 stron skondensowanej wiedzy od praktyka z 25-letnim doświadczeniem. Dowiedz
się, czego
naprawdę wymagają firmy, zamiast uczyć się wszystkiego po trochu. Książka
przedstawia kompleksową ścieżkę rozwoju od absolutnych podstaw do profesjonalnej
kariery w analizie danych.
Zobacz FAQ, czyli odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.
Niezależnie od tego, czy chcesz zostać specjalistą od wykresów i dashboardów jako Analityk
BI, tworzyć
modele predykcyjne jako Data Scientist, czy budować i utrzymywać potężną infrastrukturę
danych jako
Inżynier Danych - ten przewodnik zapewni Ci wiedzę i umiejętności niezbędne do pracy z
danymi na każdym
z tych stanowisk.
Zobacz, jak ta książka może zmienić Twoje podejście do analizy danych!
Nawet jeśli zakładasz, że nie potrafisz niczego w Excelu, ta książka poprowadzi Cię krok po kroku przez naukę kluczowych narzędzi i koncepcji.
Ta książka przedstawia plan Twojej nauki, ale nie jest kursem.
Wymienia
zagadnienia, które należy poznać i rozwinąć. Zawiera kilkadziesiąt pytań rekrutacyjnych razem z
odpowiedziami, opisy kilkunastu projektów.
Ale nie jest kursem. Dlatego nie kosztuje tyle
ile kurs. Zobacz też FAQ, gdzie wyjaśniam więcej.
Spędzasz godziny na YouTube, ale nie wiesz, jak połączyć Excela, SQL-a i Pythona w jeden projekt?
Robisz kursy, które kończą się certyfikatem, ale nie dają umiejętności rozwiązywania realnych problemów?
Boisz się, że na rekrutacji polegniesz przy pierwszym technicznym pytaniu?
Nie potrzebujesz kolejnego kursu „wszystko o wszystkim”.
Potrzebujesz kompasu, który powie Ci: Ucz się tego, pomiń tamto, zrób taki projekt, przygotuj się na te pytania.
Otrzymasz szczegółowe, etapowe plany nauki dla każdego kluczowego obszaru:
Excel: Od podstaw nawigacji, przez formuły, wizualizację, aż po zaawansowane narzędzia jak tabele przestawne i Power Query.

SQL: Poznasz najpotężniejszy język do analizy danych, od podstawowych zapytań SELECT, filtrowania, łączenia tabel (JOIN) po zaawansowane funkcje okna i optymalizację.

Python: Opanujesz ten przyjazny dla początkujących, a jednocześnie niezwykle potężny język, wraz z kluczowymi bibliotekami takimi jak Pandas, NumPy oraz Matplotlib i Seaborn.
Statystyka i Matematyka: Zdobędziesz solidne podstawy statystyki niezbędne do wyciągania znaczących wniosków z danych, poznając miary tendencji centralnej, rozproszenia, korelację, regresję i testowanie hipotez.
Po opanowaniu podstaw, książka przedstawia szczegółowe plany rozwoju i typowe projekty dla każdej z głównych specjalizacji:
Skupia się na budowaniu modeli predykcyjnych, odkrywaniu wzorców i algorytmach machine learning. Nauczysz się m.in. predykcji cen nieruchomości, klasyfikacji spamu czy budowy systemów rekomendacji.
Poznasz budowę i utrzymanie infrastruktury danych, tworzenie pipeline'ów ETL/ELT i zarządzanie hurtowniami danych. Przykładowe projekty to End-to-End ETL Pipeline, Real-time Streaming System czy architektura Data Lake.
Opanujesz raportowanie, tworzenie interaktywnych dashboardów i dostarczanie wniosków biznesowych, z intensywną współpracą z biznesem. Książka omawia m.in. budowę Executive Dashboard czy Sales Performance Tracker.
Każda sekcja zawiera konkretne przykłady projektów, które pomogą Ci zbudować szczegółowe portfolio, kluczowe do zaprezentowania praktycznych umiejętności pracodawcom.
Nie! Książka prowadzi od absolutnych podstaw, także dla osób bez doświadczenia w programowaniu czy Excelu.
Tak, przewodnik jest zaprojektowany tak, aby prowadzić czytelnika od absolutnych podstaw do zaawansowanych koncepcji analizy danych.
Nie, to przewodnik i roadmapa - wskazuje, czego się uczyć i jak, ale nie jest kursem wideo ani podręcznikiem do konkretnego narzędzia.
Nie, książka zawiera kompletny plan nauki i przykłady projektów. Kursów musisz poszukać
samodzielnie. Mogą być te z YouTube.
Książka jest po to, aby pokazać co jest potrzebne, w jakiej kolejności się uczyć. Oraz czy w
ogóle chcesz się za to zbierać, bo może to nie jest dla Ciebie?
Chcę, aby próg wejścia był żaden. To cena jednej kawy i ciastka, która może zmienić Twoją ścieżkę zawodową o 180 stopni.
Tutaj dostajesz pełną informację czego nauczyć się w Excelu, Pythonie, SQL. Czym zajmuje się
analityk danych, data scientist, inżynier danych. Dostaniesz kilkadziesiąt przykładowych
pytań z rekrutacji, kilkanaście briefów do projektów np. do portfolio.
Wszystkie te informacje są ułożone sensownie, z rosnącą trudnością.
Opisane są przykłady projektów do portfolio dla każdej ścieżki kariery: analizy biznesowe, modele predykcyjne, pipeline’y danych i inne.
Ta "mapa" ma 160 stron - nie "kilka". Jak na cenę jednej kawy w kawiarni to chyba
sporo?
Ale może wszystko to wiesz i nie potrzebujesz - wówczas nikt Cię nie zmusi do wydania 20 zł.
Nie chcę Cię do tego zmuszać, nie chce Twojego rozczarowania.
Tak, znajdziesz tu listę pytań rekrutacyjnych, przykłady projektów i wskazówki, jak budować
portfolio i przygotować się do rozmów. Ale nie ma gwarancji, że to wystarczy. Samodzielne
przygotowanie i zaangażowanie są kluczowe, proponowane w książce projekty powinny pomóc w
zdobyciu doświadczenia.
Ta książka to mapa. Pokaże Ci najkrótszą drogę i wyposaży w pytania
rekrutacyjne, ale to Ty musisz przejść ten szlak. Z mapą zrobisz to jednak 3x szybciej.
Tak, uwzględnia wpływ AI i automatyzacji oraz podpowiada, na jakich umiejętnościach warto się skupić.
Autor podkreśla znaczenie umiejętności miękkich (rozwiązywanie problemów, komunikacja, myślenie analityczne i badawcze) oraz wiedzy domenowej.
Co więcej, przewodnik uwzględnia wpływ sztucznej inteligencji (AI), wskazując, które zadania zostaną zautomatyzowane i na jakich umiejętnościach należy się skupić, aby być konkurencyjnym na rynku pracy.
Nazywam się Łukasz Prokulski. Od 25 lat pracuję w IT, a od 15 skupiam się wyłącznie na analizie
danych. Tworzyłem raporty i systemy Big Data dla największych firm w Polsce.
Moim celem nie jest sprzedanie Ci "marzenia o IT", ale pokazanie brutalnie skutecznej drogi do
zawodu, który daje realne pieniądze i satysfakcję.
Dzielę się od lat swoją wiedzą również poprzez pierwszego w Polsce bloga o analizie danych w języku R oraz Python, newsletter i szkolenia.
Zacznij swoją przygodę z analizą danych dzisiaj. Kompletny przewodnik czeka na Ciebie!
Odbieram roadmapę!