Михир Рана (2017-BTech-Mechanical), магистрант Нью-Йоркского университета (NYU)

Введение

  • Кратко расскажите о себе.

Я окончил ИИТ-Р в 2017 году по специальности «Машиностроение» и «Информатика». Когда я присоединился к ней, у меня было лишь смутное представление о том, чем я хочу заниматься в жизни, подобно большинству других людей, которые были несколько плохо информированы о том, в чем на самом деле заключалась их дисциплина, выбирая только «лучшее» из нескольких знакомых мне людей. -звучащие. Первые два года были по своей природе формирующими, когда я в основном сосредоточился на возрождении старых увлечений и открытии новых, таких как игра в футбол, просмотр сериалов и изучение программирования/веб-разработки/машинного обучения. Я также был частью Team KNOx (группа по производству автомобилей) до третьего года, и после того, как в том же году я сосредоточился на своих будущих устремлениях, я стал соучредителем Data Science Group (DSG), чтобы сотрудничать с единомышленниками. сверстников в кампусе для изучения/распространения знаний о науке о данных.

  • Расскажите нам об университете, в который вы поступили для дальнейшего обучения.

После окончания бакалавриата я поступил в Нью-Йоркский университет (NYU) на степень магистра наук о данных. Это двухлетняя программа, которая предлагает курсы, посвященные машинному обучению и искусственному интеллекту. В Центр наук о данных (в рамках которого проходит программа) назначены представители нескольких других школ, таких как компьютерные науки, прикладная математика и статистика, психология, финансы, биология и т. д., которые превращаются в чрезвычайно гибкую учебную программу, предлагающую курсы из всех этих домены. В целом, мои исследования и исследования касались обработки естественного языка, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.

Решение пойти на дополнительное обучение

  • Когда вы поняли, что хотите этим заниматься?

Мое путешествие носило исследовательский характер, и я, честно говоря, не был уверен в своем решении поступать в высшие учебные заведения, пока меня не приняли в несколько школ. К концу третьего года я занимался алгоритмическим конкурентным программированием, веб-разработкой и в течение двух лет усердно читал об машинном обучении, а также проходил там стажировку. Однако все это время я также был активным членом KNOx и посвятил массу времени созданию нашего автомобиля для соревнований, что, конечно же, еще больше подогрело мой интерес к этой области. Только когда в том же году я начал появляться на собеседованиях для прохождения стажировки и увидел вполне реальную возможность попасть в хорошую основную промышленную/машиностроительную компанию, мне пришлось выбирать между двумя вариантами. Я провел несколько часов, обсуждая с друзьями и семьей перед своим последним собеседованием, и, наконец, решил, что машиностроение не моя чашка чая. Именно тогда я уверился в своих карьерных наклонностях, перестал вкладывать больше времени в KNOx и полностью посвятил себя изучению машинного обучения. Тем не менее, переход к дальнейшим исследованиям (немедленно) оставался открытым вопросом. Я очень опоздал на процесс подачи заявки (а также пропустил несколько крайних сроков) после того, как люди вокруг меня подтолкнули меня подать заявку. Когда я уже начал получать положительные отзывы от нескольких колледжей, я серьезно оценил свои возможности и поговорил со своим братом и несколькими старшеклассниками, продолжающими обучение — все они посоветовали мне «повысить уровень раньше, чем позже», — что я принял окончательное решение.

  • Ваша мотивация для того, чтобы придавать учебе более важное значение, чем получение работы посредством трудоустройства?

Моя ситуация была достаточно удачной, поскольку мне не нужно было делать этот выбор в самом начале. В прошлом году я получил предложение о предварительном трудоустройстве на стажировке, поэтому я мог полностью посвятить себя подаче заявлений и, если меня примут, позже решить, хочу ли я идти. Тем не менее, когда пришло время, по причинам, которые я упомянул ниже, Нью-Йоркский университет был для меня абсолютно легкой задачей. Однако в целом ML/AI по своей сути является областью, в которой, вероятно, не удастся продвинуться слишком далеко без по крайней мере степени магистра, поэтому настоящим вопросом для меня был не если Я хотел поехать, но если хотел поехал сразу или через пару лет подождал.

  • Что вы в итоге сделали, чтобы поступить в университет для дальнейшего обучения?

Не могу сказать, что я с самого начала активно работал над поступлением в магистратуру, но точно могу отметить, что помогло, а что можно было сделать по-другому.

Во-первых, средний балл (к счастью или к сожалению) имеет большое значение, независимо от того, совпадает ли ваша дисциплина бакалавриата с дисциплиной выпускника. Это больше касается академической ориентации, чем знаний в конкретной области (не то чтобы это не помогло). Я также прошел базовые курсы, такие как статистика, линейная алгебра, оптимизация и дополнительный курс CS. К ним добавилась пара стажировок в смежных областях и хорошие ранги в онлайн-соревнованиях по машинному обучению. Как упоминалось ранее, я также стал соучредителем DSG на последнем курсе, в течение которого мы изучали, делились и преподавали друг другу науку о данных в кампусе.

Оглядываясь назад, можно сказать, что стажировки за границей (особенно в той же стране, куда вы позже подадите заявку), как правило, значительно повышают ваш профиль. То же самое касается комплексных исследовательских проектов/публикаций, помимо прохождения минимальных курсов. (у меня тоже не было).

Стандартизированные результаты тестов имеют значение, но не так много, как люди склонны думать. 320/100+ на GRE/TOEFL откроют для вас почти все двери, поэтому постарайтесь избавиться от этого как можно скорее и сосредоточьтесь на других аспектах своего профиля.

Прежде всего, будет учитываться ваше заявление о целях и, возможно, рекомендательные письма. Я не буду вдаваться в подробности, но *это блог я уже писал ранее, объясняя процесс подачи заявки и то, как, по моему мнению, следует подходить к нему.

  • Факторы, определяющие выбор местоположения и университета?

Те, кто знаком с ИИ и смежными областями, знают, что Нью-Йоркский университет не нуждается в представлении. Он был одним из лидеров в этой области. Некоторые из самых новаторских исследований в области ИИ были проведены в его лабораториях, где преподавали всемирно известные пионеры, такие как Янн ЛеКун, Роб Фергус и Кёнхён Чо, и мне очень повезло, что мне предложили возможность работать с этими сущностями и повезло, что могу себе это позволить. В частности, программа MSDS была одной из очень немногих, которые предлагали полноценный двухлетний интенсивный учебный план в такой зарождающейся области, а также тесно сотрудничали в исследованиях с ведущими фирмами, такими как Google/Facebook. Наконец, конечно же, Нью-Йорк является одним из крупнейших технологических центров в мире и привлекает как крупные технологические компании, так и стартапы, что, безусловно, было плюсом.

Опыт

  • Контраст между IIT Roorkee и вашим университетом?

Я могу однозначно сказать, что мой опыт в Нью-Йоркском университете был лучшим учебным опытом в моей жизни. Гибкость в разработке учебного плана гарантировала, что он идеально соответствовал моим интересам и был направлен на оттачивание моих навыков. Основным отличием между ним и IIT-R, которое, если честно, также можно отнести к тому факту, что это была магистерская программа, которая по своей природе привлекала более целеустремленных студентов, была культура и предоставленная экспозиция. Большинство курсов не имели экзаменационных компонентов или составляли ‹20% и почти полностью были сосредоточены на регулярных комплексных заданиях и проектах. Экзамены в основном были открытыми, и, как и задания, каждый год разрабатывались индивидуально, что исключало успех механического заучивания. Я мог выбирать курсы практически из любой области, которую хотел, без вопросов. Как упоминалось ранее, большинство наших профессоров также руководили/работали в ведущих промышленных лабораториях, что гарантировало постоянную адаптацию учебного плана и отсутствие разрыва между учениями и тем, что на самом деле «происходило в реальном мире», в отличие от того, что можно сказать о IIT-R в значительной степени из моего опыта. Каждую пятницу у нас проводились информационные сессии компаний, на которых их команды машинного обучения приглашались провести презентацию и взаимодействовать с нами в течение дня, предлагая прямую возможность для ознакомления, а также для найма. Самое главное, что лично для меня возможность работать с вышеупомянутыми профессорами была чем-то, чего я никогда не мог себе представить, и, безусловно, это мой самый ценный опыт.

Заключительные абзацы

  • Планы на будущее

Я все еще в процессе изучения своих интересов. В ближайшем будущем (по крайней мере) я намерен остаться в технологической отрасли, получить больше реального опыта и найти более узкую область интересов. После этого я все еще не уверен, хочу ли я получить докторскую степень или остаться в отрасли. На данный момент я чувствую, что область ИИ только зарождается, и то, чем я потенциально мог бы заниматься в докторантуре, может оказаться в миллионе миль от того, чем я на самом деле занимаюсь, что не обязательно плохо. — но просто то, к чему я хочу быть абсолютно уверенным, что готов.

  • Совет студенческой хунте

Мой первый совет (возможно, более применимый ко мне самому) будет заключаться в том, чтобы создать вокруг себя среду, которая побуждает вас постоянно исследовать новые вещи. Мне потребовалось несколько попыток, чтобы найти свою страсть, и если вы не один из немногих счастливчиков, которые уже знают, что это такое, исследование — единственный способ понять это. Более того, сам процесс (а не только окончательный результат) исключения имеет первостепенное значение — это было для меня познавательным путешествием, которое смягчило будущую возможность сожаления о том, что я что-то не исследовал до конца. Подобно заблуждению о невозвратных затратах, лучше потерпеть неудачу несколько раз быстро (но не слишком быстро :) ), чем держаться за то, во что вы не верите, и заниматься им в течение длительного времени, и колледж предоставляет для этого идеальную платформу. .

Во-вторых, знайте, кто вы есть, и будьте уверены в себе. Не поддавайтесь давлению — будь то родительское, сверстников или что-то еще. Не вступайте в клубы только потому, что все ваши крутые друзья там; не беспокойтесь о том, что другие скажут о вас; не занимайтесь конкретной областью, потому что она предлагает более высокую зарплату сразу после колледжа; не будь зрителем в своей жизни. Возьми руль. Играйте в долгую игру. Ваше представление об успехе будет меняться в будущем, и вам абсолютно необходимо сохранять его.

Удачи, и не стесняйтесь обращаться ко мне по адресу [email protected]!

Идентификатор LinkedIn:- linkedin.com/in/ranamihir

Ссылка на личный сайт:- ranamihir.github.io

Ссылка * :- https://medium.com/@ranamihir/how-to-apply-for-ms-phd-to-foreign-universities-b5d791eaa96d