Jak sztuczna inteligencja wpływa na analizę danych
Narzędzia, które warto znać (Excel, Python, Power BI)
Przyszłość analityki – jakie kompetencje będą kluczowe?
Jeszcze kilka lat temu AI kojarzyło mi się głównie z filmami sci-fi i clickbaitami typu „Robot zabierze Ci pracę”. Dziś mam konkretny zespół asystentów AI, którzy pomagają mi ogarniać finanse, zdrowie, energię, plan dnia i naukę. To nie znaczy, że oddałem mózg w leasing ChatGPT. To znaczy, że traktuję AI jak narzędzie, które podaje mi […]
(czyli jak nie przespać kolejnej rewolucji danych i nie zostać z raportem w Excelu, gdy konkurencja gada już z AI po imieniu) Jeśli w Twojej firmie nadal wszystko kończy się na hurtowni danych, pulpicie BI i wiecznym „przyślę Ci CSV‑kę jutro”, to 2026 rok ma potencjał zamienić Cię w dinozaura. W grze zostaną ci, którzy zainwestują w data mesh, ujarzmią NLP (zwłaszcza generatywną AI) i zepchną analitykę
„Czy ktoś tu w ogóle zatrudnia…?” „Złożyłem 72 aplikacje, dostałem 16 automatycznych podziękowań, zero zaproszeń. Kiedyś juniorski projekt trafiał na biurko człowieka, dziś wita mnie bot. A jednak w miesiąc znalazłem pracę, ale zabrakło „chemii”, bo to nie był mój fit. Teraz szukam dalej, tylko mądrzej”. – Krystian Bieniek 72 wysłane CV. 0 rozmów. 1
Jeszcze nie tak dawno mój poranny rytuał wyglądał jak u większości świeżo upieczonych analityków: kawa, Excel, kilkadziesiąt minut kopiuj–wklej i tablice przestawne, które zwalniały przy każdym zapisie. Dziś zamiast mlaskać przy VLOOKUP-ie pytam AI-asystenta: „Napisz mi zapytanie, które policzy marżę YoY i pokaże TOP-5 klientów – plus dwa zdania interpretacji.” Po 45 sekundach mam SQL
Podczas nauki o AI i narzędzi analitycznych, co raz częściej zadaję sobie pytanie: Które umiejętności będą kluczowe w erze sztucznej inteligencji? Jeszcze niedawno analityk danych kojarzył się głównie z kimś, kto siedzi godzinami w Excelu, klepie tabele przestawne i walczy z importem danych z plików .csv. Sam też tak zaczynałem – kopiuj, wklej, filtruj, przelicz,
