Skip to content
HeyJared

KajoData - Analiza danych dla każdego

Nazywam się Kajo Rudziński i pragnę Cię przekonać, że programista to nie jedyny zawód w IT wart uwagi. Pozycja, o której opowiadam to najszerzej mówiąc analityk danych, ale będę również dotykał innych zawodów dookoła, bądź angielskich synonimów.

Podcast · By KajoData · Polish · Official site

Indexed episodes, last 90 days
7
Latest publication
Sep 8, 2026
Audience
Checking…
Earliest in this view
Jul 5, 2026

Latest episodes

  1. Episode · Sep 8, 2026

    Jak pracować z GPT Astra - przewodnik. Fundamenty: Github, herdr, Linear. (opens the original)

    Episode notes

    Read excerpt

    🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈 🟦 Kursy: Excel, SQL, PowerBI, Python 🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY 📈 W tym odcinku pokazuję, jak naprawdę pracować z GPT Astra i dlaczego sam model to dopiero początek. Opowiadam o tym, jak zmienił się mój sposób korzystania z AI i dlaczego największą przewagę dały mi nie kolejne modele, ale połączenie ich z GitHubem, Herdr, Linearem i Notion. 📈 Pokazuję też, jak zbudować własny setup, w którym AI zna kontekst mojej pracy, ma dostęp do uporządkowanej wiedzy i może działać

  2. Episode · Aug 11, 2026

    Jak korzystam z AI jako SENIOR DATA ANALYST (opens the original)

    Episode notes

    Read excerpt

    🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 🟦 Kursy: Excel, SQL, PowerBI, Python 🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY 📈 W tym odcinku opowiadam, jak naprawdę korzystałem z AI w pracy analityka danych. I nie, największą zmianą nie było pisanie pięknie brzmiących maili. Dużo więcej dawało mi zarządzanie zadaniami, priorytetami i całym chaosem, który pojawia się, kiedy jednocześnie robisz raport, analizę ad hoc, poprawiasz kod i odpowiadasz na pytania biznesu. 📈 Pokazuję też, gdzie AI faktycznie przyspiesza pracę techniczną. Ko

  3. Episode · Aug 3, 2026

    Doświadczona DATA ANALYST doradza ale ZAPOMNIAŁA O NAJWAŻNIEJSZYM... | KajoData vs Christine Jiang (opens the original)

    Episode notes

    Read excerpt

    🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science 🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY #commentary Komentuję film od ⁨@christinejiangdata⁩ - https://www.youtube.com/watch?v=hGCKdMsfU7g 📈 W tym odcinku przyglądam się poradom Christine Jiang, doświadczonej analityczki i mentorki, która tłumaczy, czego warto nauczyć się, żeby wejść do analizy danych. Rozmawiamy między innymi o wiedzy branżowej, portfolio, komunikacji i determinacji. 📈 Z większością jej wskazówek się zgad

  4. Episode · Jul 27, 2026

    Dlaczego zostałem analitykiem? | Czy 25 tysięcy złotych to dobra pensja? (opens the original)

    Episode notes

    Read excerpt

    🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈 🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science 🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY 📈 W tym odcinku opowiadam, dlaczego tak naprawdę zostałem analitykiem danych. Przez lata wydawało mi się, że chodziło głównie o lepszą pracę, rozwój i zarobki. Dopiero podczas budowania własnej aplikacji zrozumiałem, że od początku najbardziej fascynowało mnie tworzenie złożonych systemów z mniejszych, połączonych ze sobą elementów. 📈 Wszystko zaczęło się od prostego pliku w Excel

  5. Episode · Jul 20, 2026

    Konsultant Mc Kinsey przewidział przyszłość analityków danych | AI i procesy biznesowe (opens the original)

    Episode notes · Critical tone

    Read excerpt

    🟨 ZOSTAŃ ANALITYKIEM 📈 🟦 Kursy: Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Data Science 🟥 NEWSLETTER = DARMOWE BONUSY 📈 Czy AI naprawdę sprawi, że konsultanci i analitycy danych przestaną być potrzebni? W tym odcinku komentuję przemyślenia byłego konsultanta McKinsey i sprawdzam, dlaczego te dwa zawody mierzą się dziś z bardzo podobnymi obawami. 📈 Największy błąd polega na utożsamianiu pracy konsultanta z prezentacją, a pracy analityka z gotowym dashboardem. AI potrafi wygenerować dokument, kod a

Publishing over time

Last 90 days. Choose a month to open its work.

Recurring subjects

Named in the text we hold. One piece can cover several.

Audience

No verified audience measurement yet.

About this data

Counts cover the work we have indexed. Tone needs enough text and a confident classification. Excerpts and episode notes are not full articles or transcripts.

Identity or attribution wrong? Suggest a correction.

See coverage about KajoData - Analiza danych dla każdego