Insight praktis dari pengalaman kerja nyata. Cerita nyata, contoh konkret—bukan teori abstrak.
Cerita 9 tahun jadi data analyst: realita di balik meetings, knowledge, dan analytics yang sebenarnya nggak seperti ekspektasi.
Panduan memilih jenis analisis data yang tepat: deskriptif, diagnostik, prediktif, atau preskriptif, sesuai kebutuhan bisnis.
Memahami perbedaan metric KPI dan vanity metric lewat contoh kerja nyata, supaya nggak salah fokus saat baca dashboard.
Bingung database dan spreadsheet itu sama atau beda? Penjelasan simpel dan relatable buat kamu yang belum punya background IT.
Meta resmi luncurkan Muse AI, agen AI personal yang bisa kerjain tugas nyata, dari pesan tiket sampai belanja online secara otonom.
Jev AI dari TypeSafe bukan LLM biasa. Ini penjelasan cara kerja, klaim kecepatan, dan use case nyatanya untuk kerja sehari-hari.
Belajar konsep caching sederhana buat bikin workflow AI kamu lebih efisien tanpa perlu jadi programmer dulu.
Perbandingan Excel vs Python berdasarkan pengalaman kerja nyata, biar kamu tahu kapan sebenarnya perlu upgrade tools.
Panduan review hasil AI coding buat non-tech: apa yang perlu dicek, red flag yang sering kelewat, dan cara kerja bareng tim engineering.
Belajar kenapa prompt ke Claude Code jadi kunci hasil coding yang akurat, lewat analogi kerja sehari-hari yang gampang dipahami.
LLM explained dengan analogi sehari-hari. Pahami cara kerja ChatGPT dan model AI lain tanpa perlu background coding.
Insight dari data itu bukan soal punya dashboard canggih, tapi soal cara berpikir. Ini penjelasannya lewat contoh kerja nyata.
Bingung bedanya UI dan UX? Saya jelasin dari pengalaman kerja nyata, bukan dari definisi buku teks yang bikin tambah pusing.
Peluncuran produk lebih cepat itu seperti berlari di maraton kehidupan kita bisa belajar dari umpan balik dan kembangkan produk lebih baik dalam pengembangan produk.
Temukan cara seru untuk riset pasar produk dengan tips praktis yang bisa langsung kamu terapkan untuk pengembangan produk yang lebih baik
Temukan tujuh langkah sederhana yang bisa membantu kamu dalam pengembangan produk agar lebih efektif dan sukses seperti merangkai puzzle.
Membongkar makna sebenarnya di balik kalimat data analyst yang bilang lagi analisis data, dari sisi analytics yang jarang dibahas.
Kenapa domain knowledge sering jadi kerjaan tak kasat mata seorang data analyst dan bagaimana cara membangunnya dari pengalaman nyata.
Kupas alasan realistis kenapa Data Analyst banyak meeting, jenis-jenisnya, dan cara menyikapinya biar kerjaan tetap produktif.
Kenalan dengan Deden Sembada, perjalanan 13 tahun di Data, AI, Product, dan Technology, serta cerita di balik LearnWithDeden.