KajoData - Analiza danych dla każdego

🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku pokazuję, dlaczego logistyka jest tak ciekawym obszarem dla analityka danych. Tutaj bardzo szybko okazuje się, że małe błędy w danych, źle policzony czas dostawy albo zbyt ogólny wskaźnik potrafią mieć bardzo konkretne konsekwencje biznesowe.

📈 Omawiam najczęstsze KPI, które pojawiają się w logistyce: return rate, lead time, order cycle time, fill rate oraz cost per shipment. Staram się pokazać nie tylko, czym te wskaźniki są, ale też dlaczego samo ich policzenie często nie wystarcza. Kluczowe jest to, żeby umieć zejść poziom niżej i sprawdzić, gdzie naprawdę leży problem.

📈 Ten odcinek jest szczególnie przydatny, jeśli chcesz lepiej rozumieć analitykę w biznesie fizycznym, e-commerce albo magazynach. Bo logistyka to nie tylko paczki, kurierzy i ciężarówki. To też świetny przykład tego, jak analityk może realnie pomóc firmie oszczędzać pieniądze, poprawiać procesy i wyłapywać rzeczy, których na pierwszy rzut oka kompletnie nie widać.

🟨 Społeczność analityków: https://kajodata.com/space/
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science: https://kajodata.com/kursy/
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY: https://kajodata.com/newsletter/ 

📈 W tym odcinku opowiadam o roli AI Engineera, czyli jednej z ciekawszych nowych ścieżek na styku AI, danych i technologii. Wyjaśniam, czym taka osoba realnie się zajmuje, czym różni się od Machine Learning Engineera, Data Scientista i Prompt Engineera, oraz dlaczego nie chodzi tu po prostu o „pisanie promptów”.

📈 Pokazuję też konkretne technologie, które warto znać, jeśli myślisz o wejściu w ten obszar. Pojawiają się między innymi RAG, embeddingi, bazy wektorowe, structured outputs, tool calling, API, backend, SQL, Python, Git, Docker i podstawy chmury. Bez wielkiego akademickiego zadęcia, raczej z perspektywy: co naprawdę trzeba umieć, żeby budować działające systemy oparte o modele AI.

📈 Na końcu mówię też o zarobkach i o tym, jak mogłaby wyglądać ścieżka dojścia do tej roli z poziomu analityka danych. Jeżeli ogarniasz już dane, SQL-a, trochę Pythona i zaczynasz interesować się AI, to AI Engineer może być jedną z naturalnych dróg rozwoju. Nie najłatwiejszą, ale zdecydowanie wartą obserwowania.

🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
➡️ Natalia na Instagramie
➡️ Natalia na LinkedIn

📈 W tym odcinku rozmawiam z Natalią Kierczuk, twórczynią „IT bez kodu”, o pracy w technologii bez programowania. Schodzimy trochę za kulisy roli analityka biznesowego, product ownera i osoby, która często musi tłumaczyć biznes technologii, a technologię biznesowi.

📈 Gadamy też szczerze o tym, że IT nie zawsze wygląda tak sexy, jak czasem pokazuje się w internecie. Są duże projekty, ciekawe rozmowy, praca z ludźmi i realny wpływ na produkty, ale są też spotkania, dokumentacja, chaos, office politics i zwykłe korpo-zadania, których nikt raczej nie pokazuje w rolkach.

📈 W drugiej części rozmowy mocno zahaczamy o AI, przebodźcowanie, social media i pytanie, czy technologia bardziej nam pomaga, czy zaczyna po cichu smażyć mózgi. Jeśli myślisz o wejściu do IT, ale niekoniecznie chcesz programować, ten odcinek może pomóc Ci zobaczyć ten świat trochę bardziej realistycznie.

🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 AI najczęściej straszy nas utratą pracy, ale mam wrażenie, że dużo rzadziej mówimy o czymś równie ważnym: utracie umiejętności. Pisania, myślenia, rozmowy, zadawania dobrych pytań. I właśnie o tym opowiadam w tym odcinku.

📈 Nie jestem przeciwnikiem AI, wręcz przeciwnie, sam korzystam z niej bardzo dużo. Ale coraz częściej widzę, także u siebie, że zbyt łatwe delegowanie wszystkiego do narzędzi może powoli osłabiać rzeczy, które kiedyś były naszą przewagą.

📈 W tym odcinku zastanawiam się, jak korzystać z AI mądrze, ale jednocześnie nie rezygnować z tego, co jest najtrudniejsze do zautomatyzowania: bystrości, krytycznego myślenia, komunikacji i realnego rozumienia problemów drugiego człowieka.

🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau, Data Science
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY

📈 W tym odcinku biorę na warsztat najczęstsze KPI w e-commerce, czyli te metryki, które brzmią trochę jak korpomowa, ale realnie potrafią powiedzieć, czy biznes ma sens. Zaczynam od CAC, LTV i tego, dlaczego samo patrzenie na koszt pozyskania klienta może nas bardzo szybko wyprowadzić w pole.

📈 Pokazuję też, po co liczyć AOV, retention rate, churn i customer payback period. Czyli nie tylko ile klient wydaje, ale też jak długo z nami zostaje, kiedy zaczyna nam się zwracać i czy przypadkiem nie budujemy modelu, który wygląda dobrze tylko w Excelu, a w prawdziwym życiu zaczyna się sypać.

📈 Ten odcinek przyda się szczególnie osobom, które chcą lepiej rozumieć analitykę biznesową, e-commerce, SaaS albo po prostu chcą wiedzieć, jakie pytania zadawać, gdy patrzą na dane sprzedażowe. Bo KPI to nie są magiczne cyferki do raportu, tylko narzędzia do podejmowania lepszych decyzji.