🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
🟩 W tym odcinku opowiadam o tym, jak ważna w rozwoju zawodowym jest ambicja – i dlaczego nie warto się jej wstydzić. Dzielę się historią z początku mojej kariery, kiedy podczas pierwszego rocznego podsumowania w pracy przygotowałem się jak do negocjacji – z notatkami, danymi i dokładnym podsumowaniem mojej pracy. Dla wielu osób z zespołu było to dziwne, a nawet trochę zabawne.
🟩 Z perspektywy czasu wiem jednak, że to właśnie takie momenty budują karierę – kiedy traktujesz swój rozwój serio, nawet jeśli inni tego nie rozumieją. Ambicja często bywa źle postrzegana, ale bez niej trudno się wyróżnić i rosnąć zawodowo. W tym odcinku pokazuję, że warto być „tym przesadnie zaangażowanym”, bo to postawa, która z czasem naprawdę procentuje.
🟩 Opowiadam też o tym, jak radzić sobie z brakiem wsparcia ze strony otoczenia i dlaczego nie warto się zniechęcać. Jeśli jesteś osobą, która chce więcej od swojej pracy i kariery, to ten odcinek może być dla Ciebie dobrym przypomnieniem, że ambicja nie jest wadą – tylko najlepszym narzędziem, jakie masz.
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
🟩 W tym odcinku opowiadam o czymś, co dla wielu osób może brzmieć nudno, ale w praktyce stanowi fundament każdej dobrej analizy – o czyszczeniu danych. Pokazuję, dlaczego analityk danych jest trochę jak ktoś, kto musi umieć „bawić się w śmieciach” i jak ogromną część pracy zajmuje porządkowanie, sprawdzanie i poprawianie błędnych rekordów, zanim w ogóle można cokolwiek sensownie policzyć czy zwizualizować.
🟩 Tłumaczę, na czym polegają najważniejsze etapy czyszczenia danych – od wykrywania duplikatów, przez radzenie sobie z brakami, normalizację i standardyzację, aż po wykrywanie anomalii. Wszystko pokazuję na praktycznych przykładach, które mogą zdarzyć się w realnych projektach. Pokazuję też, dlaczego błędy w danych to nie tylko kwestia techniczna, ale też komunikacyjna — często trzeba po prostu pogadać z ludźmi, którzy te dane tworzą.
🟩 Na koniec opowiadam, dlaczego to „grzebanie” w danych potrafi być fascynujące i czemu dobra intuicja do wyłapywania błędów to jedna z kluczowych cech analityka. Bo choć analiza danych bywa postrzegana jako praca z liczbami, w rzeczywistości to często praca detektywistyczna — i właśnie to czyni ją tak ciekawą.
KajoData:
🟨 Społeczność analityków KajoDataSpace
🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau
Marek Czuma
W tym odcinku spotkałem się z Markiem Czumą – inżynierem danych, twórcą Akademii Big Data i podcastu „Big Data po polsku”. To rozmowa o świecie ogromnych zbiorów danych, technologii rozproszonych i granicach tego, co możemy dziś przetworzyć. Zaczynamy od pytania, czy danych nie jest po prostu za dużo – i czy w tej „danej ropie XXI wieku” nie zaczynamy się powoli topić. Marek tłumaczy, jak naprawdę wygląda branża Big Data, na czym polega przetwarzanie rozproszone i dlaczego dodanie „kolejnych serwerów” nie zawsze rozwiązuje problem.
Rozmawiamy też o różnicach między analitykiem danych a inżynierem danych – gdzie kończy się Excel, a zaczyna Apache Spark. Marek pokazuje, że Big Data to nie tylko programowanie, ale sposób myślenia – inżynierski, systemowy, zrozumiały dopiero wtedy, gdy wiesz, co dzieje się „pod spodem”.
Zastanawiamy się też, jak wygląda ścieżka rozwoju od analityka do inżyniera danych i które umiejętności są tu naprawdę kluczowe.
W drugiej części schodzimy na meta-poziom – rozmawiamy o przyszłości zawodów IT w erze sztucznej inteligencji, o tym, co AI może zmienić (a czego raczej nie ruszy), i które systemy robią na Marku największe wrażenie – od Google Maps po infrastrukturę NSA. To szczera, inspirująca rozmowa o tym, jak wygląda świat danych od środka – technicznie, organizacyjnie i... filozoficznie.
🟨 Wejdź do społeczności analityków
W tym odcinku rozmawiam z Katarzyną Zieliną – analityczką danych i twórczynią profilu „datapraktycznie”. Kasia opowiada o swojej drodze od pracy w hotelarstwie do świata analizy danych. Zaczynała od zera, z ogromną ciekawością i konsekwencją – szukała, testowała, sprawdzała, aż znalazła miejsce, w którym poczuła prawdziwe „flow”. To historia o tym, że nawet jeśli dziś jesteś w zupełnie innej branży, wciąż możesz zacząć od nowa – krok po kroku.
W rozmowie poruszamy wiele ważnych tematów: jak poradzić sobie z początkiem w IT, jak poukładać naukę i plan przebranżowienia, dlaczego warto sięgać po praktykę zamiast kolejnych kursów, oraz jaką rolę w tym wszystkim odgrywa ChatGPT i sztuczna inteligencja. Kasia dzieli się też tym, jak wygląda codzienność analityka danych – od Excela po Big Data – i jak łączy techniczną stronę pracy z miękkimi umiejętnościami, które wyniosła z hotelarstwa.
To inspirująca rozmowa o odwadze, konsekwencji i słuchaniu siebie – ale też o tym, kiedy lepiej słuchać planu. Jeśli szukasz motywacji, żeby zacząć coś nowego, albo po prostu chcesz zobaczyć, jak wygląda prawdziwa ścieżka od pierwszych kroków w SQL-u po pracę z danymi w dużych firmach – ten odcinek jest dla Ciebie.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
W tym odcinku opowiadam o tym, dlaczego tak wielu osobom nie udaje się znaleźć pracy po przebranżowieniu i skąd bierze się poczucie, że „chyba jestem już za stary”. Sięgam przy tym do scen z Million Dollar Baby i The Apprentice, żeby pokazać, że rywalizacja o dobrą pracę wygląda inaczej, niż często to sobie wyobrażamy.
Mówię szczerze o tym, że nie żyjemy w próżni – kiedy wysyłasz swoje CV, ktoś bardzo podobny do ciebie też je wysyła, tylko często jest lepiej przygotowany. To nie znaczy, że masz pracować bez opamiętania, ale że trzeba świadomie budować swoje kompetencje, portfolio i umiejętność pokazywania się światu. Samo „staram się” niestety nie wystarczy.
Chcę cię zachęcić do uczciwego spojrzenia na proces przebranżowienia: to wyścig, ale taki, w którym naprawdę możesz wygrać, jeśli podejmiesz świadomą decyzję i włożysz w to odpowiednią ilość pracy i energii. Jeżeli oglądasz ten odcinek do końca, to znaczy, że coś w tobie chce tej zmiany – i właśnie do tej części ciebie kieruję ten materiał.
🟨 KajoData
W tym odcinku rozmawiam z Mileną Michalską, znaną w internecie jako Rakieciara. Milena to osoba, która na co dzień zajmuje się tworzeniem rakiet i prowadzi Rakieciarnię w Szczecinie – miejsce, gdzie pasja do kosmosu spotyka się z nauką, technologią i… dużą dawką zabawy. To rozmowa o tym, jak można połączyć wiedzę inżynieryjną, kreatywność i ogromne marzenia.
Podczas naszej rozmowy Milena opowiada, jak zaczęła się jej przygoda z rakietami – od prezentu urodzinowego aż po profesjonalne projekty i organizowanie warsztatów. Dowiesz się, jak wygląda świat rakiet modelarskich w Polsce, na jakich wydarzeniach można je zobaczyć i jak bardzo interdyscyplinarne jest to hobby – od chemii, przez elektronikę, aż po druk 3D.
To inspirująca historia o budowaniu własnej drogi, radzeniu sobie z porażkami i zamienianiu pasji w coś, co daje innym szansę na rozwój. Posłuchaj, jak wygląda codzienność Rakieciary, dlaczego rakiety potrafią uczyć cierpliwości i planowania oraz jakie są marzenia związane z Rakieciarnią.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
Czy praca freelancera to wolność czy raczej chaos? W tym odcinku opowiadam o tym, jak wygląda życie analityka danych poza etatem – z jego elastycznością, możliwością wyboru klientów i wyższymi stawkami, ale też z wyzwaniami, które potrafią mocno zaskoczyć.
Pokazuję różnice między freelancem a etatem – od samodzielności i zmienności projektów, przez szybki rozwój kompetencji, aż po brak stabilizacji czy benefitów. Dzielę się też historiami i przykładami, które mogą być pomocne, jeśli sam myślisz o pójściu tą drogą.
Na koniec mówię o tym, na co naprawdę warto uważać: umowy, płatności, pilnowanie zakresu prac i budowanie zdrowej relacji z klientami. To praktyczne wskazówki, które mogą uchronić Cię przed błędami i sprawić, że freelancing stanie się nie tylko źródłem zarobku, ale też satysfakcjonującą ścieżką rozwoju.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
Często słyszę pytanie: „Kiedy jest za późno na przebranżowienie?”. W tym odcinku odpowiadam szczerze – taki moment naprawdę istnieje. Nie jest tak, że w każdym wieku da się łatwo wejść do nowej branży. Ale jeśli jesteś tuż przed czterdziestką albo tuż po niej, to wciąż masz szansę. Tylko że ta szansa nie będzie czekać wiecznie.
Pokazuję, dlaczego odkładanie zmiany to najgorsze, co można zrobić. Energia i czas nie będą rosły, tylko malały. Ale w zamian masz coś, czego młodsi nie mają – doświadczenie, dojrzałość i CV, które naprawdę można wykorzystać w nowej ścieżce zawodowej. Nawet jeśli teraz tego nie dostrzegasz, to w twojej historii pracy kryje się ogromny potencjał.
Opowiadam też o tym, jak wykorzystać strach jako paliwo, dlaczego plan jest kluczowy i jak ułożyć proces przebranżowienia tak, by nie wypalić się po drodze. Ten odcinek to prosta odpowiedź na wymówkę „jest już za późno” – bo jeszcze nie jest, ale zaraz będzie.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
W tym odcinku dzielę się drugą częścią mojej historii – jak z osoby bez doświadczenia w IT, z wykształceniem humanistycznym, przeszedłem drogę do roli analityka danych. To szczera opowieść o tym, co naprawdę działało, a co kompletnie się nie sprawdziło w moim procesie przebranżowienia.
Pokazuję, jak krok po kroku budowałem swoje fundamenty, jaką strategię przyjąłem i dlaczego Excel i pierwsze projekty odegrały kluczową rolę. Opowiadam też o pracy w Lufthansa, o tym, jak wyglądały początki i jakie decyzje pozwoliły mi nabrać pewności siebie w nowej branży.
To nie jest poradnik teoretyczny – to moja droga, ze wszystkimi zakrętami, potknięciami i sukcesami. Jeśli myślisz o zmianie zawodu albo szukasz motywacji, by w końcu ruszyć, ta historia może pomóc Ci uwierzyć, że to naprawdę jest możliwe.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
W tym odcinku mówię wprost o tym, dlaczego jednym udaje się przebranżowienie, a innym nie. Wielu ludzi myśli, że to kwestia szczęścia albo odpowiedniego momentu, ale prawda jest zupełnie inna. Zmiana zawodu to nie loteria – to proces, nad którym masz dużo większą kontrolę, niż ci się wydaje.
Opowiadam o czterech elementach, które decydują, czy przebranżowienie się powiedzie: jasno określony cel, prawdziwa motywacja, konkretny plan i wreszcie odrobina szczęścia, które działa tylko wtedy, gdy jesteś przygotowany. Pokazuję też, jakie błędy najczęściej zabijają motywację i sprawiają, że ludzie utknęli w status quo.
Ten odcinek jest dla wszystkich, którzy czują, że chcą więcej od życia zawodowego, ale nie wiedzą, jak się za to zabrać. Jeżeli masz dosyć stania w miejscu, to tutaj znajdziesz kilka prostych, ale mocnych wskazówek, które pomogą ci ruszyć w stronę lepszej pracy i prawdziwej zmiany.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSY
Czy trzeba mieć ścisły umysł i techniczne studia, żeby zostać analitykiem danych? W tym odcinku opowiadam Ci moją historię – od polonistyki na UJ-cie, przez recepcję w hostelu i pracę w customer service, aż po pierwszego joina w SQL-u. Jeśli myślisz, że humanista nie ma szans w IT – posłuchaj, bo mogę Cię zaskoczyć.
Zaczęło się niewinnie – od Excela, którym próbowałem ogarnąć budżet studencki. W międzyczasie zbierałem dane o sobie, analizowałem wydatki (w tym "chipsy", które wcale nie były chipsami…) i z czasem odkryłem, że to, co robię, to tak naprawdę początki analityki. A potem to już było tylko głębiej – raporty, automatyzacje, coraz więcej Excela i pierwsze rekrutacje do ról analitycznych.
Nie udawałem eksperta, nie miałem CV na wypasie. Ale miałem wytrwałość, ciekawość i gotowość, żeby zacząć od zera. Jeśli też czujesz, że chcesz zmienić swoją ścieżkę zawodową, ale boisz się, że "nie masz odpowiedniego wykształcenia" – ten odcinek może być właśnie dla Ciebie.
🟦 Darka znajdziesz na: https://nieinformatyk.pl/
🟨 KajoData znajdziesz na: https://kajodata.com/
W tym odcinku zaprosiłem do rozmowy Darka Butkiewicza, znanego szerzej jako Nieinformatyk – twórcę popularnych kursów o bazach danych i doświadczonego inżyniera danych. Rozmawiamy o jego ścieżce do zawodu, która nie była wcale oczywista – od pracy w call center, przez fascynację rozwojem osobistym, aż po specjalizację w Oracle i obecnie pracę w środowisku chmurowym. To świetna historia dla tych, którzy myślą o przebranżowieniu lub dopiero wchodzą do świata IT.
Z Darkiem rozkładamy też na czynniki pierwsze codzienność data inżyniera – od budowania pipeline’ów, przez procesy ETL/ELT, aż po pracę z hurtowniami danych i współpracę z analitykami. Rozmawiamy też o tym, dlaczego SQL mimo upływu lat ciągle trzyma się mocno, a także jak wygląda praktyczne korzystanie z narzędzi AI w pracy inżyniera danych.
To odcinek, w którym łączymy perspektywę techniczną, karierową i trochę filozoficzną. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak wygląda nowoczesna praca z danymi „od kuchni” i co sprawia, że ta ścieżka może być naprawdę satysfakcjonująca – koniecznie posłuchaj tej rozmowy.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
W tym odcinku ponownie spotykam się z Igą Kwiecińską — specjalistką od Power BI, która z humorem i luzem opowiada o realiach pracy analityczki danych w różnych firmach. Rozmawiamy o tym, jak wygląda wdrażanie Power BI, jakie mity i błędne założenia wciąż się z nim wiążą oraz... dlaczego tak wiele osób mimo wszystko nadal próbuje wszystko eksportować do Excela.
Zastanawiamy się też, jak w praktyce wygląda „wdrożenie sztucznej inteligencji” i czym właściwie jest ten mityczny Copilot. Iga dzieli się swoimi obserwacjami z sal szkoleniowych i opowiada, jak AI może wspierać – ale nie zastępować – analityków. Dużo mówimy o edukacji, budowaniu świadomości i tym, jak podnosić poziom danych w firmach, nawet gdy nie każdy chce zrezygnować z kartki papieru.
Na koniec wracamy do tematu szkoleń – tych stacjonarnych i online – oraz rozmawiamy o tym, dlaczego mimo mody na zdalność, kontakt z drugim człowiekiem wciąż ma wielką wartość. Iga zdradza też swoje patenty na dobre szkolenie i to, jak nie dać się ogłupić przez AI.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
W tym odcinku zabieram Cię na tygodniową podróż po pracy analityka danych – od poniedziałkowego przeglądania maili, przez spotkania ze stakeholderami, aż po piątkowy chillout z dokumentacją i demem dla zarządu, który kończy się… brakiem feedbacku. Opowiadam, jak wygląda prawdziwa robota w danych, z uwzględnieniem technologicznego miszmaszu, ad hocowych ticketów i niespodziewanych próśb na Teamsie.
Zajrzymy wspólnie do Power BI, Tableau, Excela, Pythona i SQL-a, a także porozmawiamy o tym, jak wygląda współpraca z programistami, marketingiem i HR-ami. Sporo tu też o miękkich aspektach pracy – jak zarządzać energią w ciągu tygodnia, kiedy się spinać, a kiedy odpuścić i wyjść na spacer. Nie brakuje też refleksji o tym, jak ważne są relacje i komunikacja w firmie – często to właśnie one robią różnicę.
Jeśli zastanawiasz się, czy praca analityka to ciągły wyścig z czasem i AI, czy raczej ciekawy miks technologii, ludzi i projektów – to ten odcinek jest dla Ciebie. Pokazuję prawdziwy obraz tej pracy, bez pudrowania i bez ściemy. Daj znać w komentarzu, czy u Ciebie wygląda to podobnie!
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
W tym odcinku opowiadam o tym, jak możesz wykorzystać sztuczną inteligencję, żeby szybciej i skuteczniej znaleźć pracę. Nie skupiam się na technologiach, tylko na konkretach: jak napisać lepsze CV, jak ogarnąć LinkedIna, jak przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej i jak zadbać o mindset, który naprawdę pomaga w procesie szukania pracy.
Na co dzień widzę, że wiele osób nadal pisze CV ręcznie, nie wie co wpisać w profil na LinkedInie albo nie potrafi przygotować się do rozmowy – mimo że AI może w tych rzeczach realnie pomóc. W tym odcinku pokazuję, w jakich momentach warto sięgnąć po AI i jak to zrobić z głową, nie tracąc autentyczności.
Jeśli jesteś w trakcie przebranżowienia albo planujesz zmienić pracę, ten odcinek może być dla Ciebie dobrym punktem wyjścia. Nie chodzi o to, żeby AI zrobiło wszystko za Ciebie – ale o to, żeby mądrze wspierało Cię tam, gdzie samemu najłatwiej utknąć.
📊 Izabela Witczak:
👉 Podcast
Chcesz zostać analitykiem danych, ale nie masz doświadczenia? Posłuchaj historii Izabeli Witczak, która w 9 miesięcy przeszła od kompletnego zera do pracy jako analityczka danych w Norwegii. W tym wywiadzie opowiada, jak wyglądała jej droga przebranżowienia, jakie narzędzia musiała opanować i jak znalazła pierwszą pracę – mimo że trzy razy jej odmówiono. Izabela wspomina także dlaczego skorzystała z KajoData Space.
Rozmawiamy też o tym, jak powstała społeczność Data Acolyte – darmowy Discord dla osób uczących się analizy danych – i jak LinkedIn może pomóc w znalezieniu pracy. To szczera i inspirująca rozmowa o motywacji, planowaniu nauki, porażkach i sukcesach. Idealna dla każdego, kto myśli o zmianie branży i wejściu do świata danych.
Z wywiadu dowiesz się m.in. jak zacząć naukę Excela, SQL-a czy Power BI, czy warto robić studia podyplomowe z analizy danych i jak wygląda praca analityka w praktyce. Jeśli interesuje Cię przebranżowienie, analiza danych i prawdziwe historie ludzi, którzy to zrobili – ten materiał jest dla Ciebie.
🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
💡 Jak zacząć przygodę z analizą danych? W tym odcinku nie rozmawiamy o formułach w Excelu ani o technikaliach – rozmawiamy o tym, jak naprawdę wejść w świat analizy danych, żeby się nie zniechęcić i żeby czerpać z tego frajdę. Opowiadam, dlaczego warto zacząć od własnych danych – swoich wydatków, nawyków, aktywności – bo to one dają Ci najwięcej motywacji i sensu.
📊 Poruszamy temat tego, czym są KPI i dlaczego kluczowe jest, żeby wiedzieć co mierzymy i po co to mierzymy – zarówno w domowym budżecie, jak i w firmowym dashboardzie. Zobaczysz, że analiza danych to nie jest tylko klikanie w komórki – to sposób myślenia, który możesz zastosować już dziś.
🚀 Na koniec dzielę się wskazówkami, jak nie zgubić motywacji w nauce – jak działać krok po kroku, gdzie szukać społeczności i jak uczyć się mądrze, nie samotnie. Jeśli chcesz wejść w ten świat na serio, ale nie wiesz od czego zacząć – ten odcinek jest dokładnie dla Ciebie.
🟥 Sprawdź kursy dla analityka danych
W tym odcinku opowiadam o tym, jak naprawdę wygląda praca analityka danych w 2025 roku. Zamiast skupiać się na definicjach z książek, pokazuję konkretne narzędzia, które wykorzystuję na co dzień – od Excela, przez SQL i Power BI, po Pythona. Mówię też o tym, jak wygląda typowy dzień pracy i gdzie leży prawdziwa wartość analizy danych.
Zajmuję się też tym, jak bardzo zmieniła się nasza rola dzięki narzędziom AI. Pokazuję praktyczne przykłady – jak AI pomaga mi poprawiać formuły w Excelu, optymalizować zapytania SQL, streszczać spotkania i tworzyć lepszą komunikację z biznesem. To nie teoria, tylko codzienna praktyka.
Jeśli myślisz o pracy w analizie danych albo już w niej jesteś i zastanawiasz się, jak nadążyć za zmianami, ten odcinek jest dla Ciebie. Podrzucam konkretne przykłady, refleksje i narzędzia, które mogą Ci pomóc lepiej odnaleźć się w tym zawodzie – teraz i w kolejnych latach.
Ten odcinek miał być o Power BI, bo przecież z Igą Kwiecińską wspólnie zrobiliśmy kurs właśnie z tego narzędzia. Ale rozmowa szybko zeszła na tory dużo głębsze – o tym, jak planować swoją karierę, jak podejmować decyzje zawodowe, i jak budować życie, z którego naprawdę jesteśmy zadowoleni. I całe szczęście, że tak się stało.
Z Igą rozmawiamy nie tylko o analizie danych, ale też o mindsetzie, przekonaniach, podejmowaniu ryzyka i szukaniu swojej drogi – bez względu na to, czy masz 25, czy 35 lat. Zahaczamy o przebranżowienie, freelancing, wybory życiowe i pracę na własnych warunkach. To szczera rozmowa o pracy, ale jeszcze bardziej o tym, jak żyć w zgodzie ze sobą.
Jeśli czasem czujesz, że utknąłeś w pracy, która nie daje Ci satysfakcji – ten odcinek może dać Ci kilka ważnych pytań do przemyślenia. A jeśli dopiero zaczynasz swoją drogę – może pomóc lepiej ją zaplanować. W każdym razie: warto posłuchać. Nawet jeśli o Power BI padło tylko kilka zdań.
🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, SQL, PowerBI, Python
📊 Jak działają sondaże wyborcze i czy warto im ufać? W tym odcinku przyglądam się mechanizmowi działania sondaży – zarówno tych przedwyborczych, jak i tych tworzonych w dniu wyborów, czyli słynnych exit poll i late poll. Z perspektywy analityka danych tłumaczę, jak to możliwe, że na podstawie opinii 1000 osób można przewidzieć wynik wyborów, w których bierze udział kilkanaście milionów obywateli. Zobaczysz, jak działa błąd statystyczny, co oznacza poziom ufności, i dlaczego dobrze dobrana próba to klucz do rzetelnych wyników.
📈 Porządkujemy fakty i rozwiewamy mity. W materiale wyjaśniam m.in., dlaczego margines błędu nie oznacza, że sondaże są "na chybił-trafił", co to jest prawo wielkich liczb i jak duże znaczenie ma reprezentatywność próby względem samej liczebności. Pokazuję, że zwiększenie próby z 1000 do 2000 osób nie daje dwukrotnie większej precyzji – bo zyski maleją wykładniczo. Porównuję to do zupy: jeśli dobrze wymieszana, wystarczy jedna łyżka, by ocenić smak – tak samo działa statystyka.
📌 Sondaże to nie wyrocznie, ale solidne narzędzia. Opowiadam też o tym, dlaczego wyniki exit polli różnią się czasem od rzeczywistości, kiedy możemy liczyć na late polle, a kiedy trzeba poczekać na oficjalne dane PKW. Na koniec zadaję ważne pytanie: czy Ty ufasz sondażom? Napisz w komentarzu! A jeśli interesują Cię tematy analityczne z życia codziennego – subskrybuj kanał i zajrzyj na kajodata.com, gdzie znajdziesz kursy, artykuły i wsparcie dla osób rozwijających się w świecie danych.