Jak zostać analitykiem danych? Co musi umieć analityk? Kompletny przewodnik.

Jak zostać analitykiem danych – wprowadzenie

Oto kompleksowy przewodnik, który odpowie na jedno z najbardziej palących pytań: „Jak zostać analitykiem danych?” oraz „Co musi umieć analityk danych?”. Analityka danych to nie tylko obszar IT, który przeżywa swój złoty wiek, ale także dziedzina, która oferuje ekscytujące możliwości kariery i rozwoju. Moje doświadczenie w tej branży pozwoliło mi zrozumieć, że sukces w roli analityka danych nie zależy wyłącznie od posiadania umiejętności technicznych. To także zdolność do prezentacji danych w przystępny sposób, umiejętność budowania swojego wizerunku zawodowego oraz strategii poszukiwania pracy.

Cel przewodnika

Skupimy się tu na kluczowych aspektach, które są niezbędne do rozpoczęcia i rozwijania kariery w analizie danych. Omówię zarówno praktyczne umiejętności, takie jak opanowanie Excela czy SQL, jak i kwestie związane z kreowaniem profesjonalnego wizerunku – przygotowaniem efektywnego CV, budowaniem profilu na LinkedIn, a także tworzeniem portfolio, które pokaże Wasze umiejętności w praktyce. Ponadto, poruszymy tematy związane z wizualizacją danych oraz strategicznymi aspektami szukania pracy w dziedzinie IT.

Chcesz sprawdzić czy nadajesz się na analityka? Dołącz do społeczności KajoDataSpace i poznaj innych, takich jak Ty.

Celem tego przewodnika jest nie tylko przekazanie Wam wiedzy technicznej, ale także pokazanie, jak te umiejętności przekuć w realne korzyści na rynku pracy. Bez względu na to, czy jesteś na początku swojej drogi w IT, czy już posiadasz pewne doświadczenie i chcesz się przekwalifikować, te artykuły dostarczą Ci niezbędnych narzędzi do osiągnięcia celu, jakim jest zostanie analitykiem danych. Zapraszam Was do lektury i odkrywania ścieżek, które mogą otworzyć przed Wami drzwi do świata analityki danych!

Wolisz oglądać? Zapraszam na YouTube 📺

Co musi umieć analityk danych? Na początek: Excela

Każdy przyszły analityk danych musi zacząć swoją przygodę z kluczowym narzędziem, jakim jest Excel. Excel, mimo zaawansowanego rozwoju technologii informatycznych i AI, nadal pozostaje fundamentem analityki. Dlaczego? Jego uniwersalność, szeroka dostępność i łatwość użycia sprawiają, że jest to pierwszy krok dla wielu specjalistów danych.

Opanuj Excela z moim kursem: od podstawowych formuł po zaawansowane narzędzia. Odkryj proste metody na tabele przestawne, slicery i inne funkcje, które uczynią Excel łatwym i efektywnym narzędziem w Twojej pracy.

Formuły w Excelu

Przede wszystkim, kluczowe jest opanowanie podstawowych i najważniejszych formuł. Nie chodzi tutaj o zapamiętywanie wszystkich dostępnych funkcji, lecz skupienie się na tych, które są najczęściej wykorzystywane w pracy analityka. Obejmują one różnorodne operacje, od prostych obliczeń, przez funkcje warunkowe, aż po bardziej zaawansowane narzędzia, takie jak np. VLOOKUP czy funkcje związane z przetwarzaniem danych.

Tabele przestawne

Kolejnym ważnym elementem jest zrozumienie i praktyczne wykorzystanie tabel przestawnych (pivot tables). Te potężne narzędzia pozwalają na szybką i efektywną analizę dużych zbiorów danych, ułatwiając grupowanie, porównywanie i podsumowywanie informacji w zrozumiałej formie.

Power Query

Nie możemy też zapomnieć o Power Query – narzędziu do importowania, transformacji i automatyzacji przetwarzania danych w Excelu. Umiejętność korzystania z Power Query otwiera drzwi do bardziej zaawansowanych analiz i automatyzacji pracy, co jest nieocenione w codziennej pracy analityka.

Czy warto się uczyć VBA?

Chociaż VBA (Visual Basic for Applications) nie jest niezbędnym elementem w arsenale analityka, warto mieć świadomość jego istnienia i potencjalnych zastosowań. VBA może okazać się przydatny w bardziej zaawansowanych projektach, gdzie potrzebna jest automatyzacja lub niestandardowa manipulacja danymi.

Dlaczego Excel?

Podsumowując, nauka Excela dla analityka danych nie polega na poznaniu każdej możliwej funkcji, ale na skupieniu się na tych narzędziach i technikach, które znajdą praktyczne zastosowanie w codziennej pracy. To solidna podstawa, która pozwoli Ci efektywnie analizować dane i przygotowywać przejrzyste raporty, będące kluczowym elementem pracy analityka. Excel to nie tylko narzędzie, ale również język, którym posługują się specjaliści danych na całym świecie.

Nauka SQL

Po opanowaniu podstaw Excela, kolejnym istotnym krokiem na drodze do zostania analitykiem danych jest nauka SQL i zrozumienie baz danych. SQL, czyli Structured Query Language, jest standardowym językiem używanym do komunikacji z bazami danych. Dla analityka danych, umiejętność korzystania z SQL jest nie tylko pożądana, ale często niezbędna do efektywnego wykonywania zadań zawodowych.

Co trzeba znać z SQLa?

SQL pozwala na wydobywanie, aktualizowanie, dodawanie i usuwanie danych z baz danych – wszystkie te operacje są podstawą pracy analityka. Rozpoczynając naukę SQL, warto skupić się na kilku kluczowych obszarach:

1. Zapytania typu SELECT: To podstawowe zapytania, które pozwalają na odczyt danych z bazy. Są one fundamentem, od którego powinieneś zacząć naukę SQL.
2. Operacje JOIN i UNION: W bazach danych informacje często są rozproszone po wielu tabelach. Umiejętność łączenia tych tabel za pomocą JOIN i UNION jest kluczowa, aby móc efektywnie pracować z danymi.
3. Zapytania zagnieżdżone i CTE (Common Table Expressions): Pozwalają na tworzenie bardziej skomplikowanych zapytań i są niezbędne do przeprowadzenia zaawansowanych analiz danych.
4. Modyfikacje struktury bazy danych: Chociaż nie zawsze wymagane od analityka danych, umiejętność tworzenia, modyfikowania i usuwania tabel, a także zarządzania indeksami, może być bardzo przydatna.
5. Optymalizacja zapytań: To bardziej zaawansowany temat, który staje się ważniejszy w miarę zdobywania doświadczenia. Optymalizacja pozwala na szybsze przetwarzanie dużych zbiorów danych.

MySQL, Postgres, Oracle czy SQL Server – jaki SQL jest najlepszy?

Warto zaznaczyć, że istnieją różne dialekty SQL zależne od systemu zarządzania bazą danych, takie jak MySQL, PostgreSQL czy Microsoft SQL Server. Niemniej jednak, podstawy SQL są dość uniwersalne i przenośne między różnymi systemami.

Główne narzędzie pracy analityka?

Dla wielu analityków danych SQL jest codziennym narzędziem pracy, umożliwiającym efektywne zarządzanie i analizę danych. Jego nauka otwiera drzwi do głębszego zrozumienia sposobów przechowywania, przetwarzania i analizowania danych, co jest kluczowe w dzisiejszym świecie opartym na danych. W następnym rozdziale zajmiemy się tym, jak skutecznie zaprezentować te umiejętności w CV i na profilu LinkedIn.

Jak zostać analitykiem danych: dobre CV i LinkedIn

Po nabyciu umiejętności technicznych, takich jak Excel i SQL, nadszedł czas, aby skupić się na aspektach, które pomogą Ci zaistnieć na rynku pracy jako analityk danych. Dwa kluczowe elementy w tym zakresie to stworzenie skutecznego CV oraz aktywny i profesjonalny profil na LinkedIn.

Tworzenie CV Analityka Danych

Twoje CV to pierwsze, co widzi potencjalny pracodawca. Powinno ono odzwierciedlać nie tylko Twoje umiejętności i doświadczenie, ale także być dostosowane do specyfiki pracy analityka danych. Oto kilka wskazówek:

1. Jasność i Skupienie na Umiejętnościach: Upewnij się, że Twoje CV jest czytelne, z wyraźnymi sekcjami i podpunktami. Skoncentruj się na konkretnych umiejętnościach i narzędziach, które znasz (np. Excel, SQL, Power BI).
2. Doświadczenie Zawodowe: Wymień swoje poprzednie stanowiska, skupiając się na tych aspektach, które są istotne dla roli analityka. Pokaż, jak Twoja praca przyczyniła się do sukcesu projektów lub firmy.
3. Projekty i Realizacje: Jeśli pracowałeś nad konkretnymi projektami związanymi z analizą danych, opisz je. Możesz także uwzględnić linki do swojego portfolio lub projektów online.
4. Edukacja i Certyfikaty: Wymień swoje wykształcenie oraz wszelkie kursy lub certyfikaty związane z analizą danych, które ukończyłeś.
5. Dostosowanie do Oferty: Personalizuj swoje CV pod każdą aplikację, wybierając najbardziej relewantne umiejętności i doświadczenia zgodnie z wymaganiami danego stanowiska.

Profil na LinkedIn

LinkedIn to nie tylko twoje cyfrowe CV, ale także platforma do budowania sieci zawodowych kontaktów i udostępniania swojej wiedzy. Oto jak możesz optymalizować swój profil:

1. Profesjonalne Zdjęcie i Nagłówek: Zadbaj o profesjonalne zdjęcie profilowe oraz przyciągający uwagę nagłówek, który odzwierciedla Twoje ambicje zawodowe i specjalizację.
2. Podsumowanie: Napisz krótkie, ale treściwe podsumowanie swoich umiejętności, doświadczenia i celów zawodowych.
3. Doświadczenie Zawodowe i Umiejętności: Dokładnie opisz swoje doświadczenie zawodowe i umiejętności. Użyj słów kluczowych związanych z analizą danych, które pomogą w znalezieniu Twojego profilu przez rekruterów.
4. Aktywność na Platformie: Publikuj i udostępniaj treści związane z analizą danych, komentuj posty innych profesjonalistów i bierz udział w dyskusjach branżowych.
5. Rekomendacje i Endorsements: Poproś byłych pracodawców, kolegów lub klientów o rekomendacje i potwierdzenia Twoich umiejętności.

Pamiętaj, że zarówno CV, jak i profil na LinkedIn są Twoimi narzędziami marketingowymi. Muszą sprzedawać Twój wizerunek jako kompetentnego, zaangażowanego i ciągle rozwijającego się analityka danych. W następnej części porozmawiamy o tym, jak zbudować i utrzymać efektywne portfolio analityka danych.

Portfolio analityka – GitHub, Tableau, PowerBI

Portfolio jest kluczowym elementem w karierze każdego analityka danych. Demonstruje Twoje umiejętności praktyczne, kreatywność i doświadczenie w rozwiązywaniu problemów z wykorzystaniem danych. W tej części omówimy, jak skutecznie zbudować portfolio wykorzystując narzędzia takie jak GitHub, Tableau i Power BI.

GitHub dla Analityka Danych

GitHub, platforma znana głównie wśród programistów, może być również nieocenionym narzędziem dla analityków danych. Oto jak możesz wykorzystać GitHub do budowy swojego portfolio:

1. Przechowuj Swoje Projekty: Używaj GitHuba do przechowywania kodów SQL, skryptów Pythona do analizy danych, czy innych projektów programistycznych.
2. Dokumentuj Swoją Pracę: GitHub pozwala na dodawanie opisów do projektów, co jest świetną okazją do wyjaśnienia, nad czym pracowałeś i jakie techniki analizy danych zastosowałeś.
3. Współpraca nad Projektami: Udział w projektach open source lub współpraca z innymi na GitHubie to doskonały sposób na pokazanie swoich umiejętności pracy w zespole.

Tableau i Power BI dla Wizualizacji Danych

Wizualizacja danych to kluczowa umiejętność dla analityków. Narzędzia takie jak Tableau i Power BI pozwalają na tworzenie interaktywnych i atrakcyjnych wizualizacji.

1. Tableau Public: Jest to bezpłatna wersja popularnego narzędzia do wizualizacji danych. Możesz tutaj publikować swoje dashboardy i udostępniać je szerszej publiczności. Zbuduj portfolio, które prezentuje Twoje umiejętności w zakresie tworzenia różnorodnych wizualizacji.
2. Power BI: Podobnie jak w Tableau, używaj Power BI do tworzenia i udostępniania dashboardów i raportów. Power BI jest szczególnie użyteczny w środowiskach korporacyjnych i może być doskonałym uzupełnieniem Twojego portfolio.

Jak Tworzyć Efektywne Portfolio

1. Wybierz Projekty Relewantne dla Twojej Specjalizacji: Pokaż projekty, które najlepiej odzwierciedlają Twoje umiejętności i specjalizację, np. analiza finansowa, przetwarzanie języka naturalnego itp.
2. Opisuj Kontekst i Proces: Dla każdego projektu dołącz opis, co chciałeś osiągnąć, jakie techniki zostały zastosowane i jakie były wyniki.
3. Demonstruj Różnorodność Umiejętności: Twoje portfolio powinno pokazywać różnorodność umiejętności, od surowej analizy danych po zaawansowaną wizualizację.
4. Utrzymuj Portfolio Aktualne: Regularnie aktualizuj swoje portfolio, dodając nowe projekty i ulepszając istniejące.

Budowanie skutecznego portfolio wymaga czasu i wysiłku, ale jest nieocenione w procesie poszukiwania pracy jako analityk danych. W następnej części skupimy się na wizualizacji danych z wykorzystaniem Tableau i Power BI.

Wizualizacja danych – Tableau i Power BI

Jak zostać analitykiem danych? Cóż, obecnie wizualizacja danych odgrywa kluczową rolę w pracy analityka, ponieważ umożliwia przekształcenie surowych danych w klarowne, przystępne graficzne reprezentacje, które można łatwo zrozumieć i przedstawić. W tej części skupimy się na dwóch głównych narzędziach wizualizacji danych: Tableau i Power BI.

Tableau – Intuicyjne Narzędzie do Wizualizacji

Tableau jest jednym z najbardziej popularnych narzędzi do wizualizacji danych, cenionym za swoją intuicyjność i zdolność do tworzenia zaawansowanych, estetycznych dashboardów i raportów.

1. Łatwość Użytkowania: Jego przeciągaj-i-upuszczaj interfejs sprawia, że jest dostępny nawet dla osób początkujących w analizie danych.
2. Interaktywne Dashboardy: Tableau umożliwia tworzenie interaktywnych dashboardów, które pozwalają użytkownikom na eksplorowanie danych w dynamiczny sposób.
3. Szeroka Gama Wizualizacji: Od prostych wykresów po bardziej skomplikowane wizualizacje geograficzne, Tableau oferuje szeroką gamę opcji.

Power BI – Wizualizacja Danych w Środowisku Microsoft

Power BI, część rodziny produktów Microsoft, jest również silnym narzędziem do wizualizacji danych, które integruje się dobrze z innymi produktami Microsoft, takimi jak Excel i Azure.

1. Integracja z Excel i Azure: Jeśli jesteś już zaznajomiony z ekosystemem Microsoft, Power BI będzie naturalnym rozszerzeniem Twoich umiejętności.
2. Zaawansowane Możliwości Analizy: Power BI oferuje zaawansowane funkcje, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i maszynowe uczenie się, co pozwala na głębszą analizę danych.
3. Dostępność i Skalowalność: Jest to narzędzie dostępne dla szerokiego grona użytkowników, od małych firm po duże korporacje.

Jak Wykorzystać Tableau i Power BI w Twojej Karierze

1. Nauka poprzez Praktykę: Zacznij od tworzenia prostych wizualizacji, stopniowo przechodząc do bardziej złożonych projektów. Korzystaj z dostępnych online zasobów i tutoriali.
2. Budowanie Portfolio: Używaj Tableau Public i Power BI, aby tworzyć i udostępniać swoje prace, co pozwoli Ci zbudować imponujące portfolio.
3. Rozwijanie Umiejętności Analitycznych: Oprócz samych narzędzi wizualizacji, skup się na rozwijaniu umiejętności interpretacji i analizy danych, aby Twoje wizualizacje były nie tylko atrakcyjne, ale i merytoryczne.
4. Dostosowanie do Odbiorców: Ucz się dostosowywać styl i zakres wizualizacji do potrzeb i oczekiwań różnych odbiorców, od operacyjnych pracowników po kierownictwo wyższego szczebla.

W następnej części porozmawiamy o zasadzie Pareto w nauce i dlaczego jest ona tak ważna w rozwoju umiejętności analitycznych.

Jak zostać analitykiem stosując Zasadę Pareto w nauce?

Zasada Pareto, znana również jako reguła 80/20, jest potężnym narzędziem w procesie nauki, zwłaszcza gdy chodzi o zdobywanie umiejętności w obszarze analizy danych. Zasada ta mówi, że około 80% efektów pochodzi z 20% przyczyn. W kontekście nauki analityki danych, oznacza to skoncentrowanie się na najważniejszych umiejętnościach i narzędziach, które przynoszą największe korzyści.

Chcesz sprawdzić czy nadajesz się na analityka? Dołącz do społeczności KajoDataSpace i poznaj innych, takich jak Ty.

Zastosowanie Zasady Pareto w Nauce Analityki Danych

1. Skupienie na Kluczowych Umiejętnościach: Zamiast próbować nauczyć się wszystkiego, lepiej skupić się na kluczowych umiejętnościach i narzędziach, które są najbardziej pożądane w branży, takich jak SQL, Excel, Tableau, Power BI.
2. Efektywność Nauki: Koncentracja na 20% najważniejszych zagadnień pozwala osiągnąć 80% potrzebnych umiejętności. Pozwala to na szybsze osiągnięcie kompetencji w danym obszarze.
3. Wybór Projektów i Technologii: Zamiast rozpraszania się na wiele różnych technologii i projektów, wybierz te, które najlepiej dopasują się do Twoich celów zawodowych i które są najbardziej wartościowe dla pracodawców.
4. Znaczenie Praktycznej Wiedzy: Wartość praktycznej wiedzy często przewyższa teoretyczne rozumienie wszystkich aspektów analizy danych. Praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu realnych problemów jest często bardziej wartościowe niż teoretyczna znajomość wielu narzędzi.

Networking i aplikowanie

Odpowiedź na pytanie co musi umieć analityk nie wystarcza. Efektywny networking i strategiczne aplikowanie na stanowiska pracy są kluczowe w budowaniu kariery analityka danych. Te dwa elementy, choć często pomijane, mogą znacząco przyspieszyć Twój rozwój zawodowy i otworzyć nowe możliwości.

Networking w Branży Analityki Danych

1. Budowanie Relacji Zawodowych: Networking to nie tylko pozyskiwanie kontaktów, ale przede wszystkim budowanie trwałych relacji zawodowych. Ważne jest, aby angażować się w dyskusje, dzielić się wiedzą i pomagać innym.
2. Korzystanie z Platform Online: LinkedIn, fora branżowe i grupy dyskusyjne to doskonałe miejsca do nawiązywania kontaktów z innymi profesjonalistami w branży. Regularne publikowanie postów i udział w dyskusjach zwiększa Twoją widoczność.
3. Udział w Wydarzeniach Branżowych: Konferencje, webinary i spotkania networkingowe to świetna okazja do nawiązania bezpośrednich kontaktów i wymiany doświadczeń.

Aplikowanie na Stanowiska

1. Dostosowywanie CV: Każda aplikacja powinna być starannie przygotowana z uwzględnieniem specyfiki stanowiska. Pokazuje to Twoje zainteresowanie i profesjonalizm.
2. Wykorzystanie LinkedIn do Poszukiwania Ofert: LinkedIn oferuje szerokie możliwości poszukiwania ofert pracy i bezpośredniego kontaktu z rekruterami.
3. Przygotowanie do Rozmów Kwalifikacyjnych: Oprócz wiedzy technicznej, przygotuj się do prezentacji swoich projektów i doświadczeń, a także do odpowiedzi na pytania dotyczące umiejętności miękkich.
4. Feedback po Rozmowie Kwalifikacyjnej: Niezależnie od wyniku rozmowy, zawsze warto poprosić o feedback. To cenna wiedza, która pomoże Ci się rozwijać.
5. Wykorzystanie Sieci Kontaktów: Często oferty pracy są przekazywane wewnątrz sieci zawodowych. Aktywny networking może otworzyć Ci drzwi do takich możliwości.
6. Bezpośredni Kontakt z Firmami: Jeśli jesteś zainteresowany pracą w konkretnej firmie, nie wahaj się wysłać im swojego CV bezpośrednio.
7. Przygotowanie do Wywiadów: Oprócz przygotowania technicznego, pracuj nad umiejętnościami prezentacji własnych projektów i doświadczeń.

Efektywny Networking i Aplikowanie

Efektywny networking i aplikowanie wymagają czasu i zaangażowania, ale są inwestycją, która może zaowocować w postaci lepszych ofert pracy, cennych rad i wskazówek oraz szerszego zrozumienia branży. Pamiętaj, że każde nawiązane połączenie i każda aplikacja to krok w kierunku rozwoju Twojej kariery.

Podchodzenie do procesu szukania pracy w sposób strategiczny i zorganizowany znacznie zwiększa Twoje szanse na sukces. W kolejnej, ostatniej części naszego przewodnika, podsumujemy kluczowe kroki na drodze do zostania analitykiem danych.

Jak zostać analitykiem danych – podsumowanie

Podsumowując, odpowiedź na pytanie jak zostać analitykiem danych to proces, który wymaga zarówno umiejętności technicznych, jak i strategicznego podejścia do własnej kariery. To ścieżka, która oferuje wiele satysfakcjonujących możliwości, ale wymaga również ciągłego rozwoju, adaptacji i zaangażowania.

Kluczowe Kroki do Zostania Analitykiem Danych:

1. Nauka Podstawowych Narzędzi: Zdobądź solidne podstawy w Excelu, SQL, a także w narzędziach do wizualizacji danych, takich jak Tableau i Power BI.
2. Rozwój Umiejętności Technicznych i Miękkich: Oprócz nauki narzędzi, skup się na rozwoju umiejętności analitycznych, krytycznego myślenia oraz umiejętności prezentacji i komunikacji.
3. Budowanie i Utrzymywanie Portfolio: Regularnie aktualizuj swoje portfolio, prezentując różnorodność projektów i umiejętności.
4. Aktywny Networking i Udział w Społeczności: Rozwijaj swoją sieć zawodową i bierz udział w społecznościach branżowych, aby zwiększyć swoje szanse na znalezienie atrakcyjnych ofert pracy.
5. Strategiczne Podejście do Szukania Pracy: Aplikuj świadomie i celowo, dostosowując swoje CV i list motywacyjny do specyfiki ofert pracy.
6. Ciągły Rozwój i Nauka: Branża analityki danych jest dynamiczna i ciągle ewoluuje. Dlatego ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami i technologiami.
7. Adaptacja i Elastyczność: Bądź otwarty na zmiany i gotowy do adaptacji w szybko zmieniającym się środowisku technologicznym.

Podsumowanie

Bycie analitykiem danych to więcej niż tylko praca; to ciągła podróż odkrywania, uczenia się i dostosowywania. W tym przewodniku przedstawiliśmy podstawowe kroki, które pomogą Ci rozpocząć tę podróż. Pamiętaj, że każda osoba ma unikalną ścieżkę rozwoju, więc ważne jest, aby znaleźć styl pracy i nauki, który najlepiej odpowiada Twoim celom i aspiracjom zawodowym.

Chcesz sprawdzić czy nadajesz się na analityka? Dołącz do społeczności KajoDataSpace i poznaj innych, takich jak Ty.

Mam nadzieję, że ten przewodnik zainspirował Cię do podjęcia kolejnych kroków w Twojej karierze analityka danych. Powodzenia na tej ekscytującej ścieżce kariery!

Inne ciekawe artykuły:

• Czy Chat GPT może szkodzić? Czy AI pomaga w nauce?
• Tabela Przestawna w Excelu ( Pivot Table ): Twój Kompletny Przewodnik
• Wypalenie Zawodowe i Syndrom Oszusta – Problemy przy szukaniu pracy
• Spadek motywacji. Co dalej? Dlaczego spada mi motywacja do nauki
• Aktywne słuchanie, poddawanie się, czyli nieoczywiste błędy w IT

Wolisz czytać po angielsku? No problem!

To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!  

Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego 
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych 
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości

Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube