Zacznij karierę w danych od zera!

Kompletny przewodnik i roadmapa nauki

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!
Książka przedstawia kompleksową ścieżkę rozwoju od absolutnych podstaw do profesjonalnej kariery w analizie danych.

Kupuję!

Zobacz FAQ, czyli odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.

Kompletny przewodnik

Od podstaw do profesjonalnej kariery w analizie danych

Pobierz skróconą wersję książki w PDF

Niezależnie od wybranej ścieżki

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. Jak zostać analitykiem?

Zobacz, jak ta książka może zmienić Twoje podejście do analizy danych!

Dlaczego ta książka jest wyjątkowa?

Nawet jeśli zakładasz, że nie potrafisz niczego w Excelu, ta książka poprowadzi Cię krok po kroku przez naukę kluczowych narzędzi i koncepcji.

Ważne!

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.

Kompleksowy Plan Rozwoju

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.

To dla mnie!

Trzy Ścieżki Kariery

Po opanowaniu podstaw, książka przedstawia szczegółowe plany rozwoju i typowe projekty dla każdej z głównych specjalizacji:

🚀

Data Scientist

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.

🚀

Data Engineer

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.

🚀

BI Analyst

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.

✓ Praktyczne Projekty i Portfolio

Każda sekcja zawiera konkretne przykłady projektów, które pomogą Ci zbudować szczegółowe portfolio, kluczowe do zaprezentowania praktycznych umiejętności pracodawcom.

❓ Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Czy muszę znać programowanie, żeby zacząć?

Nie! Książka prowadzi od absolutnych podstaw, także dla osób bez doświadczenia w programowaniu czy Excelu.

Czy książka jest odpowiednia dla początkujących?

Tak, przewodnik jest zaprojektowany tak, aby prowadzić czytelnika od absolutnych podstaw do zaawansowanych koncepcji analizy danych.

Czy znajdę tu gotowe kursy lub lekcje?

Nie, to przewodnik i roadmapa - wskazuje, czego się uczyć i jak, ale nie jest kursem wideo ani podręcznikiem do konkretnego narzędzia.

Przecież na przykład na YouTube jest mnóstwo materiałów "jak i czego się uczyć"... Dlaczego mam korzystać z tej książki?

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.

Czy muszę kupić dodatkowe kursy lub materiały?

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?

Jakie projekty znajdę w książce?

Opisane są przykłady projektów do portfolio dla każdej ścieżki kariery: analizy biznesowe, modele predykcyjne, pipeline’y danych i inne.

To wszystko można spisać na kilku stronach... mam za to płacić?

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.

Czy książka pomoże mi znaleźć pierwszą pracę?

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.

Czy przewodnik jest aktualny wobec zmian na rynku pracy?

Tak, uwzględnia wpływ AI i automatyzacji oraz podpowiada, na jakich umiejętnościach warto się skupić.

To uczciwe podejście, chcę kupić książkę