Czy Data Engineer boi się AI? | ETL & Data Pipelines | Gość: Darek Butkiewicz [ скачать в хорошем качестве

Czy Data Engineer boi się AI? | ETL & Data Pipelines | Gość: Darek Butkiewicz [

🟦 Darka znajdziesz na: https://nieinformatyk.pl/ oraz YT: ‪@nieinformatyk‬ 🟨 KajoData znajdziesz na: https://kajodata.com/space/ 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. 00:00 Kim jest Nieinformatyk? 01:20 Czym zajmuje się inżynier danych na co dzień? 02:50 Jak zaczęła się kariera Darka w IT? 05:40 Dlaczego wybrał technologię zamiast biznesu? 07:00 Rola rozwoju osobistego w przebranżowieniu 10:40 Pierwsze kroki w branży danych 14:30 Typowy dzień pracy data inżyniera 17:00 Co się dzieje z danymi „w środku”? 20:50 Jakie technologie warto znać jako inżynier danych? 24:50 SQL, Python, Cloud – jak się tego uczyć? 28:00 Dlaczego SQL wciąż jest tak ważny? 32:40 Czy AI zmienia pracę inżyniera danych? 36:40 Dobre praktyki w pracy z danymi 41:00 Dokumentacja – po co to komu? 44:00 Jak pracować zespołowo nad danymi? 46:30 W jakich sytuacjach Darek korzysta z AI? 50:30 Czy AI zagraża naszej pracy? 54:20 Ile analizy jest w pracy inżyniera danych? 56:40 Czego inżynier oczekuje od analityka? 57:50 Gdzie znaleźć Darka w sieci? 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.