Wchodzenie do branży IT i analizy danych to świetny wybór – ale co zrobić, gdy rynek zwalnia, a ofert pracy dla juniorów jest mało? To nie koniec świata! Wbrew pozorom, da się znaleźć dobrą pierwszą pracę, ale trzeba szukać mądrzej, a nie tylko mocniej.
Pokażę Ci 5 kluczowych strategii, dzięki którym zwiększysz swoje szanse na zatrudnienie – nawet w trudniejszych czasach.
1. Zmień podejście – szukaj firm, a nie tylko ofert
Wiele osób popełnia fundamentalny błąd: szukają tylko tam, gdzie aktualnie są oferty pracy. Problem? W spowolnieniu rynkowym wielu pracodawców nie publikuje rekrutacji, ale przez cały czas potrzebuje analityków!
💡 Co robić zamiast tego?
- Znajdź firmy, które mogą Cię potrzebować (np. rozwijające się startupy, firmy w Twojej branży zainteresowania, małe firmy bez dedykowanego zespołu danych).
- Odezwij się bezpośrednio – LinkedIn, e-mail, networking. Możesz napisać coś w stylu:
„Widzę, iż Wasza firma rozwija się w obszarze X. Mam umiejętności analizy danych i chętnie pomogę w optymalizacji Waszych procesów. Czy moglibyśmy porozmawiać?” - Obserwuj firmy, które zwalniają – często po fali zwolnień potrzebują tańszych juniorów zamiast seniorów.
2. Portfolio > CV – pokaż, iż już potrafisz pracować
Firmy unikają zatrudniania juniorów, jeżeli nie wiedzą, czy faktycznie potrafią coś zrobić. CV z kursami to jedno, ale portfolio pokazujące realne umiejętności? To zupełnie inny poziom!
💡 Co powinno się znaleźć w portfolio?
✅ Analiza prawdziwych danych – np. raport w Power BI, SQL, analiza w Pythonie, Excel.
✅ Opis problemu i biznesowego kontekstu – nie tylko “napisałem kod”, ale “znalazłem trend, który firma mogłaby wykorzystać do zwiększenia sprzedaży”.
✅ Jakość > ilość – 2-3 dobrze opisane projekty są lepsze niż 10 losowych dashboardów.
📌 Pro tip: Publikuj swoje analizy na LinkedIn! Czasem rekruterzy sami zgłaszają się do osób, które regularnie pokazują swoje umiejętności.
3. Networking – 80% ofert pracy nigdy nie trafia na ogłoszenia
Juniorzy często nie doceniają networkingu i myślą, iż wystarczy aplikować przez formularze. Problem? W spowolnieniu rynkowym rekrutacje są ograniczone, a większość zatrudnień dzieje się przez polecenia i kontakty.
💡 Jak efektywnie networkować?
- LinkedIn → Dodawaj rekruterów, analityków, managerów i angażuj się w rozmowy (np. komentując posty).
- Dołącz do społeczności i grup (np. na Discordzie, LinkedIn, meetupach) – często pojawiają się tam oferty jeszcze przed oficjalnym ogłoszeniem.
- Bierz udział w wydarzeniach branżowych (nawet online!) – tam poznasz ludzi, którzy mogą Cię polecić.
📌 Pro tip: jeżeli kogoś poznasz, NIE pytaj od razu o pracę. Najpierw zbuduj relację, zapytaj o ich ścieżkę kariery, pokaż, iż interesuje Cię branża.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.
Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.
4. Dostosuj CV i aplikację – przestań wysyłać masówki!
Wielu juniorów wysyła setki aplikacji, ale… bez żadnej personalizacji. Efekt? Rekruterzy ignorują te zgłoszenia, bo wyglądają jak „kopiuj-wklej”.
💡 Jak poprawić swoje aplikacje?
✅ Dostosuj CV do oferty – jeżeli firma szuka kogoś do Power BI, podkreśl projekty związane z wizualizacją danych, a nie np. NLP w Pythonie.
✅ Napisz krótki, spersonalizowany list motywacyjny – np. jeżeli firma działa w branży e-commerce, możesz napisać:
„Jestem pasjonatem analizy danych i przeprowadziłem projekt analizujący trendy sprzedaży online. Chciałbym wykorzystać te umiejętności w Waszym zespole.”
✅ Zadbaj o czytelność CV – rekruterzy spędzają na jednym CV mniej niż 10 sekund. najważniejsze umiejętności muszą być widoczne od razu!
5. Rozszerz swoje opcje – nie szukaj tylko „Data Analyst”
Czasem rynek zwalnia w jednej kategorii, ale inne pokrewne role są bardziej otwarte na juniorów. Możesz zacząć od czegoś innego, a potem łatwiej przeskoczyć na stanowisko Data Analyst.
💡 Jakie alternatywy warto rozważyć?
- Business Analyst – bardziej biznesowe podejście, ale przez cały czas dużo pracy z danymi.
- Marketing Analyst / E-commerce Analyst – firmy zawsze szukają ludzi, którzy pomogą poprawić sprzedaż.
- Reporting Specialist / Data Coordinator – czasem łatwiej dostać się do firmy i wewnętrznie awansować na analityka danych.
- Internship / staż / kontrakty krótkoterminowe – w niektórych branżach to najłatwiejsza ścieżka do pierwszej pracy.
📌 Pro tip: Nie musisz zmieniać swojej ścieżki – ale jeżeli masz problem ze znalezieniem pracy jako Junior Data Analyst, warto mieć plan B.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Podsumowanie – Rynek zwalnia, ale praca przez cały czas jest!
Tak, ofert jest mniej, ale to NIE znaczy, iż nie ma pracy! Po prostu musisz podejść do szukania strategicznie, a nie tylko wysyłać CV na wszystkie ogłoszenia.
🔹 Szukaj firm, a nie tylko ofert – odezwij się bezpośrednio do pracodawców.
🔹 Zbuduj mocne portfolio – pokaż, iż masz realne umiejętności.
🔹 Networking to klucz – większość ofert nigdy nie trafia na portale z ogłoszeniami.
🔹 Dostosuj swoje aplikacje – unikaj masowego wysyłania CV.
🔹 Rozważ alternatywne stanowiska – czasem lepiej zrobić krok boczny niż stać w miejscu.
Branża analizy danych wciąż jest świetnym kierunkiem, ale trzeba dostosować się do rynku. W trudniejszych czasach wygrywają ci, którzy działają mądrze, a nie tylko ciężko!
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne interesujące artykuły:
- 5 błędów, przez które możesz stracić pracę jako Junior Data Analyst (i jak ich uniknąć)
- Excel – narzędzie, które znają wszyscy, ale naprawdę niewielu umie dobrze
- AI a analityk danych: Czy sztuczna inteligencja zagraża analitykom?
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, iż 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
