Rynek danych przestał być placem zabaw dla teoretyków. Dzisiejsze firmy – od gigantów jak Spotify po polski InPost – potrzebują specjalistów, którzy potrafią zapanować nad chaosem informacyjnym i zamienić go w działający produkt.
Jak odnaleźć się w gąszczu pojęć, wybrać ścieżkę, która ma realną przyszłość, a jednocześnie mądrze przygotować się na zderzenie z obecnym, wymagającym rynkiem pracy?
Fundamenty technologiczne: Czego naprawdę szuka rynek?
Zrozumienie, jak dane wędrują przez firmę, jest dziś ważniejsze niż sama znajomość składni Pythona. W nowoczesnej inżynierii i analityce opieramy się na trzech filarach:
- Data Storage w Chmurze: Dane nie leżą już w jednym miejscu. Króluje chmura (AWS, Azure, GCP), łącząca bazy relacyjne (SQL) z nierelacyjnymi (NoSQL).
- Proces – ewolucja z ETL na ELT: To tutaj dzieje się „magia”. Zamiast klasycznego ETL (pobierz, przetransformuj, załaduj), rynek przeszedł na nowoczesny ELT. Ładujemy surowe dane do przepastnych hurtowni i transformujemy je bezpośrednio wewnątrz (dzięki narzędziom takim jak Snowflake czy Databricks). To drastycznie przyspiesza pracę z Big Data.
- Data Quality i Orkiestracja: Złe dane to złe decyzje. Dlatego narzędzia takie jak Apache Airflow pilnują harmonogramów i jakości przepływu danych.
3. Data Quality
Złe dane to złe decyzje biznesowe. Narzędzia takie jak Airflow pilnują harmonogramu zadań, a biblioteki typu Great Expectations dbają o walidację. Jeśli do systemu wpadnie błędna data (np. 30 lutego) i nikt tego nie wyłapie, AI wyciągnie absurdalne wnioski. To efekt Garbage In, Garbage Out – jeśli karmisz model „śmieciami”, na wyjściu otrzymasz błędy.
Zapotrzebowanie: Prawda o ofertach pracy w IT
Z danych płynących z najnowszych raportów rynkowych (No Fluff Jobs, Just Join IT 2025/2026) wyłania się jasny obraz: Data & BI to obecnie jedna z największych potęg w polskim IT. Kategoria ta po raz pierwszy w historii zdetronizowała wszechobecny JavaScript, stając się drugą najbardziej poszukiwaną specjalizacją na rynku (ok. 10,5% – 10,8% wszystkich ofert pracy), ustępując jedynie królowi IT, czyli programowaniu Backend (ok. 20%).
Firmy budują potężne zespoły – świetnym przykładem jest wspomniany Kingfisher, który oficjalnie ogłosił plany zatrudnienia aż 100 Data Inżynierów!
Wyzwania, o których inni milczą: Wąskie gardło dla Juniorów
Branża kusi wizją szybkiego sukcesu, ale musimy być ze sobą szczerzy – rok 2026 nie jest czasem, w którym do IT wchodzi się „z marszu”.
O ile specjaliści Mid i Senior przebierają w ofertach, o tyle próg wejścia dla początkujących jest najwyższy od lat. Oferty dla Juniorów stanowią obecnie zaledwie około 5% całego rynku IT.
Co to oznacza dla Ciebie? Sam certyfikat ukończenia podstawowego szkolenia już nie wystarczy. Aby przebić się przez sito rekrutacyjne, potrzebujesz:
- Silnego portfolio: Własnych, działających projektów na GitHubie, które rozwiązują realne problemy biznesowe.
- Zrozumienia biznesu: Same umiejętności kodowania to za mało; musisz pokazać, że rozumiesz, jak Twoja praca przekłada się na zyski firmy.
- Wsparcia i networkingu: Ukończenie kursu z mentorem-praktykiem, który podpowie, jak zbudować CV i przygotować się do rozmowy technicznej, daje dziś gigantyczną przewagę konkurencyjną.
Realne zarobki w obszarze Data & BI (2025/2026)
Wysoki próg wejścia rekompensują świetne zarobki, które rosną wraz z doświadczeniem. Oto jak wyglądają aktualne, rynkowe mediany wynagrodzeń (dane za NFJ):
- Junior: 8 000 – 12 000 zł (brutto na UoP / netto na B2B) – solidny start, o który warto zawalczyć.
- Mid/Regular: 14 000 – 23 100 zł (brutto na UoP / netto na B2B) – na tym etapie rynek zaczyna doceniać Twoją samodzielność, a stawki rosną bardzo dynamicznie.
- Senior/Ekspert: 26 000 – 30 000+ zł (brutto na UoP / netto na B2B) – topowi specjaliści mogą liczyć na iście gwiazdorskie kontrakty.
Dlaczego kurs z mentorem zamiast tutoriali?
Większość osób zaczyna od darmowych filmików na YouTube. To pozwala poznać składnię, ale nie uczy rozwiązywania problemów architektonicznych. W Data Science łatwo jest „wyczyścić dane” na oślep, ale trudno zrobić to zgodnie z najlepszymi praktykami rynkowymi.
Kursy live z mentorem dają Ci coś, czego nie da nagranie: feedback. Twoje projekty na GitHubie nie mogą być kopią tutoriala. Mentor pomoże Ci zbudować portfolio oparte na realnych bazach SQL, pracy z API i formatach JSON – czyli tym, czego realnie szukają rekruterzy.
Wybierz kurs dopasowany do Twojego celu
Nasze programy edukacyjne w Infoshare Academy projektujemy tak, aby budowały portfolio i uczyły przez praktykę pod okiem ekspertów. Wybierz ścieżkę dla siebie:
Ścieżka 1: Analiza i Programowanie (Start od zera)
Jeśli chcesz nauczyć się Pythona, aby czyścić dane i wyciągać z nich wnioski. To najlepszy fundament pod rolę Data Analyst lub Data Scientist.
- Analiza Danych w Pythonie – Wieczorowy
- Dla osób pracujących na etacie, chcących wejść w świat IT.
- Kurs Data Science – Weekendowy
- Dla kogo: Chcesz szybkich efektów i możesz poświęcić soboty oraz niedziele na intensywny trening z trenerem. Obejmuje szerszy zakres, w tym Machine Learning.
Ścieżka 2: Business Intelligence (Wizualizacja i Biznes)
Dla osób, które wolą pracę z narzędziami analitycznymi niż czyste programowanie w Pythonie.
- Power BI & DAX – Wieczorowy (Live)
- Budowa profesjonalnych dashboardów na żywo z mentorem.
- Power BI Academy (Self-learning)
- Dla osób preferujących naukę we własnym tempie.
Ścieżka 3: Specjalizacje (Dla zaawansowanych)
Jeśli masz już podstawy IT lub Pythona i chcesz wejść w najbardziej dochodowe nisze.
- Kurs Data Engineer
- Budowa infrastruktury chmurowej i pipeline’ów. Bilet wstępu do świetnie opłacanej pracy (ELT/Big Data).
- Machine Learning Masters (Self-learning)
- Solidne ramy do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego w praktyce biznesowej.
Praca z danymi to dziś jeden z najbardziej obiecujących i stabilnych kierunków w IT. Droga do pierwszej pracy będzie wymagała od Ciebie ogromnego zaangażowania i cierpliwości, ale statystyki zarobków i zapotrzebowanie na specjalistów są obiecujące.
