Kurs w produkcji · premiera Q4 2026

Zaprojektuj hurtownię i zbuduj pipeline na GCP

Droga od SQL do pierwszej pracy jako Data Engineer. Kurs powstaje właśnie teraz — program jest gotowy, nagrania w toku. Zapisz się na listę, a dam Ci znać jako pierwszemu.

12 modułów — program już rozpisany
Projekt portfolio gotowy na GitHub
Python, BigQuery, Dataform — nowoczesny stos
Zapisz się na listę oczekujących Zobacz program

Zapis nic nie kosztuje i do niczego nie zobowiązuje

data_pipeline.py
1 from google.cloud import bigquery
2
3 def load_to_bq(data):
4   client = bigquery.Client()
5   table = "project.dataset.table"
6   return client.load_table(data, table)
1 -- Agregacja sprzedaży
2 SELECT
3   customer_id,
4   SUM(amount) AS total
5 FROM \`sales.transactions\`
6 GROUP BY customer_id
1 config {
2   type: "table",
3   schema: "dwh"
4 }
5 SELECT * FROM
6   \${ref("stg_users")}
Problem

Znasz SQL, ale nie wiesz co dalej?

Ukończyłeś kurs SQL. Ale gdy próbujesz iść dalej w kierunku Data Engineeringu...

YouTube to chaos

10 tutoriali, każdy mówi co innego. Nie wiesz od czego zacząć ani czy materiał jest kompletny.

Dokumentacja dla seniorów

BigQuery, Airflow, Terraform... wszystko zakłada, że już to znasz. Zero wyjaśnień dla początkujących.

Bootcampy za 10-16 tysięcy

Nie masz pół roku i 8000 zł na ryzykowną inwestycję. A nawet jeśli masz — nie wiesz czy warto.

Kursy Pythona uczą czego innego

Są pisane pod programistów aplikacji. Zanim w ogóle dojdziesz do pracy z danymi, przerabiasz miesiące materiału w kolejności, która nie ma nic wspólnego z tym, co robi Data Engineer.

"Przez 2 miesiące przerabiałem tutoriale — nic z tego nie wynikło. Czuję, że każdy materiał pisany jest przez seniorów dla seniorów."
— Typowy komentarz pod filmami o Data Engineering
Możliwość

Data Engineering to jedna z najlepiej
płatnych ścieżek w IT

I nie — nie potrzebujesz studiów informatycznych, żeby tam wejść.

8-12k
PLN netto / Junior DE
15-20k
PLN netto / Mid DE
+40%
wzrost zapotrzebowania (2024)
Jeszcze 5 lat temu Data Engineering wymagał lat doświadczenia z Hadoop i Spark. Dziś? Narzędzia jak BigQuery czy Dataform sprawiają, że możesz zbudować profesjonalny pipeline w kilka godzin — jeśli ktoś pokaże Ci jak.
O mnie

Cześć, jestem Darek

Darek Butkiewicz
0 lat w branży danych

Data Engineer z pasją do dzielenia się wiedzą

Od zera przez Oracle do GCP — bez studiów informatycznych

Nazywam się Darek i od 9 lat zajmuję się przetwarzaniem danych:

2015 START - nie wiem absolutnie nic o informatyce!
2016 Programista PL/SQL (OLTP)
2019 ETL Developer (hurtownie danych Oracle/PostgreSQL)
2024 Data Engineer (GCP, BigQuery, Terraform, Python)

Nie skończyłem informatyki — mam dyplom z zarządzania. Wszystkiego nauczyłem się sam, przez dokumentację, kursy i błędy. Wiem jak frustrujące jest szukanie materiałów "dla początkujących", które zakładają że już wszystko wiesz.

Dlatego tworzę kursy inaczej niż inni — po polsku, prostym językiem, dla osób spoza branży. Bo wiem, że przebranżowienie do IT jest możliwe.

0
subskrybentów YT
0
sprzedanych kursów
0
czytelników newslettera
0
doświadczenia
Program

12 modułów — pełny program

Kolejność nie jest przypadkowa: każdy moduł kończy się czymś działającym, a zaczyna od problemu, który zostawił poprzedni. To ta część, która jest już przesądzona — nagrania powstają dokładnie na tej agendzie.

01
🎬

Start i zasady gry

Jak przejść ten kurs do końca, a nie porzucić go na module trzecim. Nastawienie, tempo, czego się spodziewać.

Onboarding Metoda nauki
02
🗺️

Wstęp do Data Engineeringu

Cała teoria w jednym miejscu — kompletny pipeline z lotu ptaka. Dalej jest już tylko praktyka.

DWH ETL/ELT Warstwy
03
🔑

Dzień pierwszy w nowej robocie

Gotowe stanowisko pracy: konto GCP zabezpieczone kosztowo, uprawnienia, autentykacja z VS Code, repo ze szkieletem projektu.

GCP setup IAM Git
04
⚡

Pierwszy działający pipeline

Cała droga danych: plik → chmura → bronze → silver → gold → wykres. Pierwsze „zadziałało!" i pierwsza lekcja, dlaczego klikanie się nie skaluje.

GCS BigQuery Medallion
05
🏗️

DWH: modelowanie

Fakty i wymiary. Dwa dowody na żywo: model przeżywa zmianę w źródle (SCD2) i liczby się zgadzają (poprawny JOIN po kluczu surogatowym).

SCD2 Surrogate key Gold
06
💰

Data marty: analiza i koszt

Warstwa, z której korzysta biznes — szybka i tania. Tu mieszka cała praktyka kosztowa BigQuery: partycje, klaster, cache, co naprawdę płaci rachunek.

Partycje ARRAY/STRUCT Koszty
07
🐍

Ingestion automatyczny

Python w akcji — zasilamy hurtownię dwoma wzorcami (batch/pull i event-driven/push) i wiemy, kiedy który wybrać.

Cloud Run Job Cloud Function gcloud
08
🧹

Transformacja: Dataform

Transformacje tam, gdzie leżą dane. Deduplikacja, standaryzacja, testy danych i idempotencja — czyli dlaczego pipeline odpalony 10 razy daje ten sam wynik.

Dataform Assertions MERGE
09
🔄

Pipeline, który chodzi sam

Spinamy ingestion i transformację w jeden automat z zależnościami, podłączamy dashboard i uczymy go mówić, gdy coś jest nie tak.

Orkiestracja Looker Studio Alerty
10
🚀

Wspólny projekt end-to-end

Budujemy wszystko raz jeszcze, na nowym przykładzie i świeżym projekcie GCP — tym razem od pierwszej sekundy kodem. Gotowe portfolio.

End-to-end GitHub Dokumentacja
11
🤖

Optymalizacja z AI

Ten sam projekt, ale mocno z AI — i porównanie tempa na własne oczy. Wniosek: musisz rozumieć, żeby świadomie używać AI.

Workflow agentowy Kontekst Nadzór
12
🎯

Twój projekt i kariera

Własny projekt budowany samodzielnie z AI, GitHub, CV — plus realia wejścia na rynek: gdzie faktycznie są oferty dla juniora i co decyduje.

Capstone CV Rekrutacja

Program jest rozpisany co do lekcji, ale kurs wciąż powstaje — szczegóły pojedynczych lekcji mogą się jeszcze zmienić. Osoby z listy dostają kolejne wersje programu na bieżąco i mogą zgłosić, czego im w nim brakuje.

Koncepty > Narzędzia

Po tym kursie uczysz się
każdego nowego narzędzia szybciej

Nie uczę Cię klikać w GCP. Uczę Cię myśleć jak Data Engineer.

🧠

Koncepty są uniwersalne

DWH, ETL, modelowanie danych, pipeline'y — to działa tak samo w GCP, Snowflake, AWS i Azure. Uczysz się raz, stosujesz wszędzie.

🤖

AI jako Twój mnożnik

Znasz koncept → wrzucasz do Claude/ChatGPT → dostajesz kod w Snowflake → walidujesz → działa. Bez rozumienia konceptów AI Ci nie pomoże. Z nimi — przyspiesza Cię 10x.

📄

Snowflake w CV? Możliwe.

Po kursie masz fundamenty. Robisz własny projekt w Snowflake (koncepty te same, składnia inna) i wpisujesz do CV. Rekruter widzi: GCP + Snowflake. Dwa cloudy, nie jeden.

Nie kupujesz "kurs GCP". Kupujesz umiejętność pracy z dowolnym cloud DWH.

Opinie o autorze

Co mówią kursanci moich dotychczasowych kursów

Oceny z ankiet absolwentów moich dotychczasowych kursów.

9.4/10
Mistrz SQL
43 absolwentów

"Tydzień temu dostałem pracę na stanowisku Młodszego Administratora Baz Danych! Zasługa wiedzy zdobytej na kursie."

— Tomek Wiktorowski
9.2/10
Poznaj Świat Baz Danych
68 absolwentów

"Udało mi się dostać pracę jako Junior SQL Developer — a wszystko to dzięki Twoim kursom. Bardzo liczę na kurs o hurtowniach danych i ETL."

— Piotr
9.1/10
Programowanie PL/SQL
73 absolwentów

"Niedawno zaczęłam pierwszą pracę w IT na stanowisku Analityka w projekcie migracji danych. Czekam na kurs o DWH/ETL i będę pierwsza w kolejce!"

— Kasia Wojtyłko

Prawie każdy absolwent moich kursów mówi to samo: następny krok to hurtownie danych i ETL. Dlatego powstaje ten kurs.

Uczciwie

Dla kogo jest ten kurs
— i czego w nim nie ma

Wolę, żebyś wiedział to przed zapisem niż po zakupie.

✓ To jest dla Ciebie, jeśli

  • Znasz SQL na poziomie SELECT / JOIN / WHERE / GROUP BY — nie musisz być mistrzem, ale bez tego będzie ciężko
  • Masz podstawy programowania w dowolnym języku — zmienne, warunki, pętle, funkcje. Nie musi to być Python
  • Chcesz wejść w dane od strony inżynierskiej: hurtownie, pipeline'y, kod — nie od strony raportów w Power BI
  • Masz dość tutoriali, które kończą się w momencie, w którym zaczyna się prawdziwa robota
  • Celujesz w pierwszą pracę jako Junior Data Engineer i potrzebujesz projektu, który to udowodni

Nie znasz jeszcze SQL? Zacznij od Mistrz SQL — to naturalny krok wcześniej.

— Czego tu świadomie nie ma

  • Sparka, Kafki i streamingu. Junior nie dotyka ich w pierwszej pracy, a batch obsługuje większość realnych przypadków
  • Terraform, CI/CD, governance. To kolejny szczebel tej samej drabiny — planuję na to osobny kurs Senior
  • Kursu Pythona od zera. Zakładam, że programowałeś już w czymkolwiek — Python pojawia się tu w kontekście zadań Data Engineera, a nie jako osobny kurs języka

To nie jest okrojony kurs — to kurs dobrany do celu. Mapę „co dalej" dostajesz w ostatnim module.

Lista oczekujących

Kurs jeszcze powstaje.
Bądź pierwszy, gdy będzie gotowy.

Nie sprzedaję dziś nic — nie ma jeszcze czego. Zbieram osoby, dla których ten kurs powstaje.

Co dostajesz, zapisując się

  • 📬
    Informację o premierze jako pierwszy

    Zanim kurs pojawi się gdziekolwiek publicznie.

  • 🏷️
    Ofertę premierową

    Najniższa cena, jaka kiedykolwiek będzie — dla osób z listy.

  • 🗳️
    Wpływ na program

    Pytam ludzi z listy, czego im brakuje — i realnie to uwzględniam. Moduł o brudnych danych trafił do agendy właśnie tak.

  • 📗
    Cotygodniowy newsletter o Data Engineeringu

    Konkretna wiedza co środę, nie zapowiedzi kursu. Możesz się wypisać w każdej chwili.

Zapisz się na listę

Dołącz do osób, które czekają na ten kurs.

Zero spamu. Wypisujesz się jednym kliknięciem. Zapis nie zobowiązuje Cię do zakupu.

FAQ

Najczęściej zadawane pytania

Planuję czwarty kwartał 2026. Nie podaję konkretnej daty, bo wolę ją dowieźć, niż obiecać i przesunąć — kurs powstaje obok etatu i rodziny. Osoby z listy dostają informację o postępach na bieżąco, więc będziesz wiedzieć, na czym stoi, zanim padnie data.
Cena nie jest jeszcze ustalona i nie chcę rzucać liczbą, którą potem będę musiał odwoływać. Wiem dwie rzeczy na pewno: będzie to ułamek ceny bootcampu (te startują od kilkunastu tysięcy), a osoby z listy oczekujących dostaną ofertę premierową — najniższą, jaka kiedykolwiek będzie.
Nie. To zwykły zapis na mój newsletter z dodatkową informacją, że interesuje Cię ten kurs. Nie płacisz, nie rezerwujesz miejsca, nie podpisujesz niczego. Gdy kurs ruszy, sam zdecydujesz. Wypisujesz się jednym kliknięciem w stopce dowolnego maila.
Dwie rzeczy. SQL na poziomie SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY — nie musisz być mistrzem, ale bez tego pierwsze moduły praktyczne będą pod górkę. I podstawy programowania w dowolnym języku — zmienne, warunki, pętle, funkcje. Nie musi to być Python; ważne, żeby kod nie był dla Ciebie czarną magią, bo Pythona nie zaczynam od zupełnych podstaw. Brakuje Ci SQL? Zacznij od kursu Mistrz SQL — to naturalny krok wcześniej na tej samej ścieżce.
Pythona konkretnie — nie. Ale musisz umieć programować w czymkolwiek: rozumieć zmienne, warunki, pętle i funkcje. Jeśli pisałeś kiedyś w Javie, C#, JavaScripcie czy nawet PL/SQL, przeskok na składnię Pythona zajmie Ci wieczór. Nie uczę tu języka od zera — Python wchodzi w module 7 od strony konkretnego zadania: pobrać dane ze źródła i wrzucić je do chmury.
Wystarczy godzina dziennie. Lekcje są krótkie — kilka do kilkunastu minut — więc da się uczyć wieczorami po pracy, bez blokowania sobie całych weekendów. Dostęp będzie dożywotni, więc tempo ustalasz sam.
Nie. To zupełnie inny kurs — i kolejny krok, nie powtórka. Mistrz SQL uczy pisania zapytań. Tutaj SQL jest narzędziem, którym już się posługujesz, a uczysz się czegoś innego: jak zaprojektować hurtownię, zbudować pipeline i puścić to w chmurze. BigQuery, Dataform, GCP, Python w roli Data Engineera.
Bo sam pracuję na GCP i mogę nauczyć Cię tego, co faktycznie używam w pracy. GCP (szczególnie BigQuery) jest bardzo popularny w firmach w Polsce i Europie.
Uczę tego, na czym pracuję na co dzień w międzynarodowej firmie — GCP/BigQuery to mój realny stack produkcyjny. Ale kluczowe jest co innego: ten kurs uczy konceptów, nie tylko narzędzi. DWH, ETL, modelowanie danych, pipeline'y — to jest uniwersalne. Po opanowaniu ich na GCP przeskok na Snowflake czy AWS to kwestia składni, nie myślenia. A dzisiaj masz AI — znasz koncept, wrzucasz do Claude/ChatGPT, dostajesz kod w Snowflake, walidujesz, działa. Możesz zrobić własny projekt w Snowflake i wpisać go do CV. Nie kupujesz "kurs GCP" — kupujesz umiejętność pracy z dowolnym cloud DWH.
Data Engineer przygotowuje dane DLA AI. Modele potrzebują czystych, uporządkowanych danych — ktoś musi budować te pipeline'y. AI wspomaga pracę DE, ale jej nie zastępuje.
Absolutnie nie. Sam zaczynałem od Oracle'a, a na GCP przeszedłem po 30-tce. Wiek nie ma znaczenia — liczy się determinacja i chęć nauki.
🛠️

Dlaczego zbieram listę, zamiast już sprzedawać

Bo nie chcę sprzedawać obietnicy. Kurs, który dostaniesz, ma być skończony, przetestowany i wart swojej ceny — a nie nagrywany w pośpiechu po tym, jak ktoś już zapłacił. Do premiery zostań na liście: będziesz widzieć, jak to powstaje, i będziesz mieć wpływ na to, co się w tym znajdzie.

Chcesz wiedzieć pierwszy, gdy
kurs będzie gotowy?

Zostaw maila, a dam znać w dniu premiery — razem z ofertą dla osób z listy. Do tego czasu dostajesz cotygodniową dawkę wiedzy o Data Engineeringu.

Zapisz się na listę oczekujących

✉️ Zero spamu  •  🚪 Wypisujesz się jednym kliknięciem