Pół roku w drodze do samego siebie
10 sie
Moja przygoda zaczęła się od kursu, który otworzył przede mną drzwi do świata Data Science i AI. Wraz z nim pojawiło się coś, co dziś uważam za ogromny atut – wejście w społeczność na Discordzie. To nie tylko zaplecze techniczne i źródło wiedzy, ale przede wszystkim ludzie, z którymi można wymieniać doświadczenia, rozwiązywać problemy i inspirować się nawzajem.
Dziś to właśnie na niej buduję własną ścieżkę:
- ✓ Tworzenie agentów AI w n8n
- ✓ Analizy danych i wdrożenia automatyzacji
- ✓ Aplikacje i szkolenia w świecie AI
Ostatnie miesiące pokazały mi, że psychiczna wolność i praca nad tym, co naprawdę mnie napędza, to nie tylko recepta na satysfakcję, ale i realny przepis na sukces.
Mimo solidnego startu i coraz większej wiedzy, szybko zrozumiałem, że sama obecność w świecie technologii to za mało. Ostatnie pół roku było pełne projektów i obowiązków, które z pozoru wyglądały obiecująco, ale w praktyce nie dawały mi przestrzeni na realny rozwój w kierunku, jaki sobie wyznaczyłem.
Zbyt wiele czasu pochłaniały zadania, które nie prowadziły do mojego celu, a każdy dzień zaczynał przypominać próbę prowadzenia kilku maratonów naraz.
Ta myśl dojrzewała we mnie tygodniami, aż w końcu stała się jasna i nieodwracalna – trzeba zamknąć rozdział, który nie prowadził mnie w stronę moich prawdziwych celów. Nie była to decyzja impulsywna, ale efekt spokojnej analizy i uważnego spojrzenia na to, co daje mi energię, a co ją odbiera.
Wiedziałem, że jeśli chcę w pełni wykorzystać swój potencjał – kreatywność, szybkie łączenie faktów, zdolność do działania w dynamicznym środowisku – muszę przenieść to wszystko tam, gdzie każdy wysiłek ma sens.
Przypomina to trochę pracę nad modelem sztucznej inteligencji. Jeśli dostaje on zbyt wiele przypadkowych danych, jego efekty stają się chaotyczne, a predykcje tracą na jakości.
Tak samo jest w życiu – czasami trzeba odrzucić to, co nie działa, i zbudować swój system na nowo, tym razem w oparciu o jasne priorytety i wartości.
Dziś wracam do kursów, które zaczynałem – „Od zera do Data Scientist w 120 dni”, „Twórz agentów AI od zera” – oraz do pracy nad projektami, które od początku miały być moim kierunkiem. Chcę rozwijać MultiFuture, pisać aplikacje, wdrażać automatyzację, prowadzić szkolenia i pokazywać innym, jak AI może działać dla nich.
Podsumowanie
Pół roku to była przebyta droga od uniesień do totalnego zwątpienia i braku sensu w dążeniu do celu. Dzięki przyżytym doznaniom, sytuacjom w jakich przyszło mi funkcjonować i podejmować decyzje, zrozumiałem, że tempo i ilość zadań nie są miarą postępu. Liczy się kierunek, a ten jest dziś dla mnie jasny. Wiem, w co inwestuję swój czas i energię. Wiem, jakie projekty chcę realizować. I wiem, że jeśli będę działał w zgodzie z tym, co mnie napędza, to ta droga musi zakończyć się sukcesem. Zapraszam do odwiedzenia i przejrzenia mojej www a ciekwaych i chętnych do kontaktu :)
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.