Kompletny przewodnik i roadmapa nauki. A nawet ćwiczenia!
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.
Od podstaw do profesjonalnej kariery w analizie danych
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.
Potrzebujesz praktyki, która uzupełni teorię? Specjalnie z myślą o osobach chcących od razu przejść do działania, powstał dodatek: „Jak zostać analitykiem danych? Ćwiczenia z SQL”. To ponad 80 stron konkretnej wiedzy i około 150 zapytań SQL, które rozwiązują realne problemy biznesowe. Wraz z podręcznikiem otrzymujesz gotowe zestawy danych (pliki CSV oraz bazę SQLite), dzięki czemu możesz zacząć ćwiczyć natychmiast.
Możesz nabyć go jako samodzielny produkt, idealny do intensywnego szlifowania umiejętności technicznych, lub wybrać specjalny pakiet z książką „Jak zostać analitykiem danych?”. Decydując się na zestaw, zyskujesz kompletną ścieżkę nauki w niższej, promocyjnej cenie – to najkrótsza droga od teorii do biegłości w codziennej pracy analityka.
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.
Ale w ramach dodatku "Ćwiczenia z SQL"
otrzymujesz 150 przykładowych zapytań oraz zestaw danych treningowych. Jeśli więc potrzebujesz
ćwiczeń - Kup pakiet.
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 "na mieście" albo pizzy z
dowozem. Cena, która może zmienić Twoją ścieżkę zawodową o 180 stopni.
A do tego pakiet z
ćwiczeniami jest tańszy niż dwa produkty osobno.
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 kilkudziesięciu złotych. 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.
Czy ktoś to już przeczytał? Tak. Oto kilka opinii od osób, które skorzystały z tej książki:
Bardzo bardzo fajny ebook!
(...)
Ja osobiście wolę uczyć się sama, a
brakowało mi właśnie
samego planu i listy treści do nauki, więc twój eBook idealnie mi pasuje
Jak dla mnie Twoja książka to strzał w dziesiątkę, bo składa się z samych konkretów i
objętościowo jest bardzo przystępna (nieprzegadana
Plany działania są klarownie
zaprezentowane, a lista przykładowych projektów wraz z nakreśleniem jak do nich podejść i skąd
wziąć dane, oraz co dzięki nim zyskamy jest dla mnie idealnym rozwiązaniem w
temacie pierwszych kroków w DS.
Znalazłem także inspiracje na dashboardy dla danych z
działającego sklepu internetowego, a opisane metryki pomogą mi wyjaśnić właścicielowi sklepu po
co mu są one potrzebne i jak się mogą przełożyć na biznes :)
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.