Join fellow users in your quest for certification with Microsoft Dynamics 365! Study Group sessions are round table discussions across a variety of topics and themes applicable to the Microsoft Certification listed. Please review the following topics for this week’s discussion on the MB200 Certification (Microsoft Power Platform + Dynamics 365 Core): Implement Integration.

Join us as we review the past 12 weeks of material. We present a cast of moderators as they lead us through a review of the material associated with this certification exam. Content will cover Microsoft’s exam guide (found here: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/mb-600). This is a collaborative study group – while we have moderators lined up we are always open to questions, insights and knowledge from all participants!

Windi Epperson helps you to learn more about reconciles, check links, ISVs, your dynamics.set file, and much more!

Robotic Process Automation (RPA) is expected to see double-digit growth out through 2024. And many companies are seeing huge benefits by leveraging RPA. Listen in as I share my thoughts on this topic. Source referencesAutomation Anywhere source: https://www.automationanywhere.com/assets/now-and-next-report.pdf Gartner report source: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-09-21-gartner-says-worldwide-robotic-process-automation-software-revenue-to-reach-nearly-2-billion-in-2021 FEMA Source: https://beta.sam.gov/opp/d785656a88d44c3c879dd1efc722cc84/view?index=opp&sort=-relevance&page=1&keywords=%22fema%20robotic%20process%20automation%22&date_filter_index=0&inactive_filter_values=false)

When fiscal Q4 earnings come out on February 25, we’ll be watching to see if the Salesforce growth rate gets back up above 20%.

In this DAC News Desk interview, I chat with Mark Suchman with Ascend Performance Materials about CRM, business intelligence, integration, the impact of the 2020 pandemic, and much more.Also, be sure to check out our other DAC News Desk interviews: https://mydacfeed.com/topic/news-desk

With every new release the Power Platform DevOps pipeline dream is becoming more accessible than ever. If you are serious about DevOps you need to understand which components are DevOps friendly and which ones should be avoided. You also need to understand the tools available out there and how they can help you achieve your goals. In this session we will look into a live end to end pipeline that deals with instance management, solution management, custom code quality feedback, and regression.

A buyer persona is one of the most important tools an organization can document if they want to develop a successful inbound marketing program. More than demographics or an industry vertical, a buyer persona is a precise articulation of why someone buys something and what they need from an organization in order to make a buying decision. If you are struggling with poor email results or poorly performing website content, this webinar will help you understand what you need in order to turn around your program

Learn about the low code AI capabilities in the Power Platform using AI Builder. We will explore different AI Builder models & features with demos, real world scenarios, demos, best practices and much more. ​

As an entrepreneur, you are the one paying yourself. Hear from Business.com about how to establish a payment plan that will work.

With many companies leveraging cloud services today, many take cloud security for granted. Ransomeware, data hacking, and more are becoming more sophisticated, so it’s important to have good DLP policies in place.

State tax rules and regulations are constantly changing. This article from Katherine Loughead of the Tax Foundation outlines the 2021 state tax changes you should be aware of across many areas such as corporate, individual, sales and use, property, and more.

On the Jan. 27 earnings call, Satya Nadella casually mention that Microsoft’s security business did more than $10 billion in revenue in 2020.

DId you know there are eight different types of payroll deductions? This comprehensive guide from business.com gives you an overview of payroll deductions and defines each one.

Ransomware has been around for a while now, but it’s still costing companies today. In this CyberSecurity Dive article, Samantha Schwartz highlights kay factors about ransomware and the continued impact on businesses.

The Power Platform is often considered a dark art because many of us are very focused on Dynamics 365 or Office 365. In this presentation and demonstration I’ll show you how the Power Platform bridges many gaps within the Microsoft stack and brings many of the Microsoft products together.​

Tom Franz, along with Lindy Belley and Nicole Sparrow analyze the IRS release of the 2020 W-4 where personal exemptions have gone away. Payroll professionals and the systems used to process payroll must change to accommodate the new form and withholding calculation. In this session, we will cover those details and share information on 2020 Tax Updates.

In this insightful article , Eide Bailly explains how to find value in your data and the importance of bringing meaning through a narrative, context and visualization.

Learn the best practices and tips for password safety by Security Intelligence and see why eight characters doesn’t cut it anymore.

The last quarter of the year is pressure time. Asking your teams to offer up a solid budget is challenging to say the least. Getting the data collected, put into place and then refined is not easy! Come and learn what you can do differently for 2022. It’s not too early to get things in line with Forecaster so you can refine the process and reporting can be better during the year. Derek will also share with you what to look for when considering a new budgeting tool – it’s time as you need support to be successful. Walk away with 5 key points to review when planning for your next year’s process and tools.

In this short video, I talk about the impact of mixed reality and augmented reality today, and how machines are more seamlessly intertwined with digital layers of AI, IoT, and more.

On this Cloud Wars Live podcast, Sean Ammirati and I discuss the transition of power from Jeff Bezos to Andy Jassy, and much more.

Not every organization is facing digital transformation from the same starting line; it is important to evaluate internally and strategize the next steps.

A deeper look into the numbers and marketplace dynamics shows that the $5.6 billion Google Cloud lost actually reflects a strong performance.

The Paycheck Protection Program (PPP) was meant to help small businesses cover some costs through the pandemic. But, you should be aware of tax credits and taxable income which can vary by state.

New trends include last-mile drones, route optimization, and robots. TechRepublic’s Karen Roby spoke with Vikas Shetty, client partner at Capgemini, an IT consulting business, about trucking logistics and the use of artificial intelligence (AI).

Hay mucho material en internet sobre ‘las mejores 50 preguntas para entrevistar a un data scientist’ y similares. Le aseguro que cualquier candidato aspirante a data scientist ha leído y aprendido todas esas mismas preguntas y respuestas que probablemente usted le hará y espera, respectivamente.Tras observar y trabajar con muchos de estos profesionales de los datos -tanto entrevistados y contratados, como profesionales internos formados en disciplinas de datos- algunas conclusiones he obtenido. Al fin y al cabo, soy data scientist y aprendo con la observación y contrastación de datos y evidencias -como no podía ser menos-.Despues de haber entrevistado a muchos aspirantes a data scientist, asi así como haber entrenado a mas de 300 personas en ciencia de datos, me gustaría compartir mi experiencia en el proceso de contratacion, y algunas consideraciones adicionales.Cómo entrevistar a un data scientistLa mejor estrategia de entrevista a un candidato a data scientist es enfocarse en su habilidad de resolver problemas; no tanto en sus conocimientos técnicos, ni tampoco en su formación (que por supuesto tambien son necesarios). No digo con esto omitir preguntas técnicas – conceptos estadísticos, algoritmos y modelos, programación, etc.-, sino enfóquese en entender cómo razona el candidato para resolver problemas.Le aseguro que en la vida real el 90% de los problemas que tendrá que resolver como data scientist serán problemas aparentemente irresolubles.“Según estudios psicológicos, la resolución de escenarios absurdos mejora la creatividad y el análisis de patrones”No tenga inconveniente en platear al candidato escenarios absurdos e irreales, y preste atención a como razona el candidato su propuesta de resolver el problema. Quizá aporta una solución también absurda (prepárese para ello), pero si aporta una solución es mucho mas que no aportar nada.Una técnica que ha sido muy eficiente en mi experiencia es preparar una prueba al candidato, ver como la resuelve y pedirle que explique sus conclusiones. Es decir, en vez de realizar una ‘entrevista’ como tal, preparar una prueba con un set de datos, y solicitar al candidato que resuelva un objetivo en un tiempo requerido, y que explique sus conclusiones y resultados.Por ejemplo, si el candidato va a trabajar en un departamento de operaciones de cadena de suministro, se puede disponer de un set de datos en internet (hay cientos o miles disponibles) y pedirle que haga un modelo predictivo del tiempo de entrega de las mercancías, y que explique los resultados obtenidos. Deje que use el lenguaje de programación o el framework o las herramientas de su preferencia. Lo importante es que resuelva el problema, no enfocarse en las herramientas que usa para ello.¿Pero qué es y qué hace un data scientist?Un data scientist es un profesional capaz de resolver problemas operativos con datos; bien sea interpretando el pasado, diagnosticando las causas de eventos, o bien estimado el evento mas probable en el futuro. Además, un data scientist debe saber interpretar los resultados obtenidos de sus investigaciones, y lo que es más importante: debe ser capaz de explicar dichos resultados a cualquier audiencia -técnica o no-Exacto; un data scientist es un individuo versado tanto en conocimientos técnicos (estadística aplicada, programación, ingeniería de datos, inteligencia de negocios, etc.), como en habilidades blandas (comunicación, interpretación, pensamiento crítico, etc.). Y quizá, lo más importante y más escaso: debe conocer y entender el área operativa o de negocio donde va a desempeñar sus funciones. De no ser así, debe tener la habilidad de aprender rápidamente como opera la actividad donde desempeñará sus funciones de data scientist.Considere que no es lo mismo un data scientist que opera en recursos humanos, como otro que trabaja en marketing, o finanzas, o servicio técnico, u operaciones internas, o ingeniería, o farmacéutica, o producción industrial. Los datos son datos (estamos de acuerdo), pero el entorno es determinante por muchos matices que es necesario conocer.Fuente: businessoverbroadway.comLe aseguro que un buen data scientist no descansa hasta encontrar una solución ‘aparentemente imposible’ a problemas ‘aparentemente imposibles’. En la vida real, esto es más habitual de lo uno se imagina.Consideraciones de la organizaciónEs fundamental tener muy claro el objetivo de por qué necesitamos contratar un data scientist. Es decir, definir muy bien el alcance de nuestro problema de recursos humanos. Así mismo, es tanto o más importante, conocer el estado de la organización en el ciclo de madurez de la ciencia de datos.Menciono esto porque no siempre esta tan claro. He conocido gerentes que solo quieren contratar data scientists para dar una ‘imagen de modernidad digital y progreso’ frente a otros gerentes o departamentos, pero sin saber que trabajo se encomendara al futuro candidato. Conseguirá agotar al recurso humano y se ira a otro lugar tan pronto le sea posible.Por otro lado, hay organizaciones que están convencidas que están listas para aplicar Machine Learning o Inteligencia Artificial, pero realizan la mayoría de su reportería de manera manual (copiar-pegar) en hojas de calculo o en diapositivas; o lo que es peor, no tienen un sistema de bases de datos debidamente arquitectado u organizado.Para concluirAntes de contratar a un data scientist, evalúe seriamente reeducar a su personal existente y dotarlo de conocimientos técnicos relativos a ciencia de datos. Su personal existente ya conoce bien su cultura empresarial, los problemas mas habituales y saben bien lo que funciona y lo que no funciona en su organización. Esto es algo que puede llevar años a un data scientist.A lo largo de mis últimos 5 o 6 años de carrera profesional como data scientist, he tenido la ocasión de entrevistar laboralmente (o participar en entrevistas laborales de otros departamentos) a un buen número de candidatos a científico de datos; tanto individuos muy noveles (juniors) como experimentados (seniors).Además de esto, he tenido la gran dicha de entrenar a más de 500 compañeros de trabajo en ciencia de datos y analítica avanzada en los últimos 2 años. Profesionales de distintas áreas como finanzas, operaciones, marketing, contabilidad, recursos humanos, servicio al cliente, etcétera. P. J. MorenoSr Data Scientist