Я получил 3 стипендии Udacity, а именно: Конкурс на получение стипендий для безопасного и частного ИИ, затем Стипендии Intel® Edge AI, а затем Стипендиальную программу для машинного обучения. для Microsoft Azure. Теперь я хорошо понимаю, что помогло мне выиграть 3 стипендии, и хочу поделиться с теми, кто хочет перейти на вторую фазу и завершить Nanodegree, не потратив ни копейки.

Оглавление:

  • Мой собственный опыт как ученый-нанодипломант
  • Как это помогло мне повысить квалификацию и улучшить портфолио проектов?
  • Почему многие ученые сдаются и чувствуют себя не участвующими в программе?
  • Общие критерии отбора для 2-го этапа
  • Важные вещи, о которых следует помнить, участвуя в сообществе Slack
  • Важные советы по программе обучения AWS ML

Мой собственный опыт работы в области нанодипломов

Я искал то же самое 2 года назад, когда учился на 3-м курсе бакалавриата технологий. Программа стипендий Secure and Private AI Scholarship Challenge была моей первой стипендией, и 31 мая 2019 года я получил электронное письмо с подтверждением.

Я был счастлив видеть множество ученых со всего мира в одном месте, отличные возможности обмена знаниями и легкий доступ к ресурсам, мгновенную помощь коллег и т. Д.

Но я обнаружил, что было около 10 000 ученых, из которых только 300 мест были доступны для 2-го этапа, то есть 300 ученых будут иметь доступ к программе и сертификату Nanodegree. На первом этапе доступна только базовая программа. Нет свидетельства об окончании основного курса.

Я никогда не видел такого активного сообщества и огромного участия. Сначала я был разочарован огромным разрывом между отсутствием учащихся и мест на следующем этапе, но затем я подумал сосредоточиться на обучении и участии.

Как это помогло мне повысить квалификацию и улучшить портфолио проектов?

Я выполнил 9 проектов только из 3 Nanodegrees, что помогло мне выделиться в моем резюме с хорошими проектами при приеме на работу. Это помогло мне лучше понять компьютерное зрение и машинное обучение. Обучение у других ученых, а также крепкие связи с большим количеством связей в LinkedIn. Из сообщества Slack я узнал о школьной программе Dataquest for Data science. Я заполучил то же самое и выполнил 2 трека Data Science и Data Analytics, которые также помогли мне повысить квалификацию по предметам Data Science. Теперь вы лучше понимаете, насколько это полезно для коллег, которые хотят продолжить карьеру в области ИИ или Data Science, или для любого профессионала, который хочет повысить квалификацию или сменить карьеру в области, связанной с ИИ.

Почему многие ученые сдаются и чувствуют себя не участвующими в программе?

Такое огромное количество ученых заставляет многих других сдаться, потому что многие ученые всегда активны и активно участвуют во всем в сообществе. Многие ученые работают профессионально и не могут уделять много времени слабому сообществу, что является одной из причин, чтобы сдаться.

Общие критерии отбора для 2-го этапа:

Завершение базового курса по участию в сообществе Udacity + Slack

Пройдите базовый курс по Udacity и регулярно участвуйте в инициативах, организованных сообществом Slack. По моему опыту, слабое участие имеет больший вес для отбора стипендиатов следующей фазы, что означает, что те ученые, которые активно участвуют в деятельности слабого сообщества, с большей вероятностью будут отобраны.

Важные вещи, о которых следует помнить, участвуя в сообществе Slack

  • Активно участвуйте в инициативах # 60daysofUdacity или # 30days of udacity также поощряйте тех, кто еще не начал эту инициативу. Как узнать, кто еще не начал? Чтобы найти таких ученых, просто введите @ в канале и произвольную комбинацию букв, которая показывает имена, а не информацию о канале. см. изображение для лучшего понимания

  • Должен принять участие в финальном испытании проекта "Ключевой камень"

Он организован самими учеными или Udacity. Как правило, лучшие проекты получают упоминание и признание со стороны Udacity и Google. Не пропустите это занятие.

  • Придерживайтесь одной учебной группы

Вы должны стараться оставаться активными хотя бы в одной учебной группе, также не забудьте заполнить форму для создания своей собственной учебной группы, если вы хотите, и у вас есть еще несколько ученых, заинтересованных в той же теме. Как правило, учебные группы формируются в соответствии с темой обучения или конкретным местоположением в зависимости от страны.

  • Участвуйте и организуйте программы

Вы можете организовать вебинары или виртуальные встречи, где вы сможете поделиться или научить всему, что у вас хорошо получается. Вы также можете попробовать стать частью команды организаторов, вместо того чтобы проявлять инициативу.

  • Подайте заявку на роль лидера канала или волонтера

В конкретном канале вы управляете и помогаете другим ученым для легкого доступа к ресурсам, организуете такие программы, как запуск полезной ветки для привлечения ученых.

  • При необходимости общайтесь лично (DM)

Не бойтесь лично поговорить с любым ученым. Как много там исследователей, тоже опытных. Но не забывайте уважать их.

  • Помогите другим коллегам и будьте активны 1 час в день в Slack

Вы должны попытаться быть активным хотя бы 1 час в сообществе Slack, отвечать на вопросы других в соответствующих каналах, начинать полезную беседу, обсуждения в учебных группах, планировать любую деятельность и т. Д.

Сейчас доступна стипендия: https://www.udacity.com/scholarships/aws-machine-learning-scholarship-program

Важный совет по стипендиальной программе AWS ML

Никакого замедленного участия в этой программе, только завершение курса и викторина для оценки на следующем этапе. Так что это хорошо для работающих профессионалов или тех, у кого нет времени на слабое участие. Просто внимательно изучите курс и попробуйте пройти викторину за минимальное время с максимально правильными ответами.

Будьте последовательны, активны и терпеливы в слабом сообществе в течение 3 месяцев, чтобы попасть на вторую фазу. Сосредоточьтесь на обучении и участии.

Спасибо за чтение, дайте мне знать в комментариях, если я пропустил что-то упомянуть или какой-либо совет.