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I was lost when I was applying for my undergraduate degree in America. After many conversations with Bangladeshi seniors studying in the US, I figured out my path. I landed a full scholarship at Minerva University – a unique Bachelor’s program with study abroad programs in 7 countries. However, the lack of capacity, information, and guidance hinder more than 130,000 young students from pursuing higher education every year in Bangladesh. Hence, I promised myself that I would utilize my knowledge and resources to build a platform that enables low-income students to pursue university education with scholarships. With this mission at heart, I started my Minerva journey.

At Minerva, my first big coursework was conducting the Fermi experiment in San Francisco. I was told to go to any coffee shop in the city, take a handkerchief and estimate the total number of cars in that district by doing a handwritten calculation on the back of the handkerchief. After completing my estimation, I had to walk across several blocks and count the number of cars to see how accurate my prediction was. Professors at Minerva always gave me location-based assignments, where I had to apply the theories learned in class to solve real-life situations.

In my Simulation & Modeling course with Professor Scheffler, I had to predict real-life traffic numbers in London, create a probability-based animated simulation, and recommend a better Traffic Management System Memo to the London Transportation Authority (TfL). In Berlin, the Modern Computational Statistics course taught me about the “Flaw of Averages.” Previously, I used to base my answers around the average value whenever I was doing quick calculations. After 23 years of my life, I realized that this concept was wrong! I should always think about the probability distribution of data to identify the patterns, trends, and correlations before I jump to conclusions based on the average value. 

Under Prof. Scheffler, I worked on my biggest project – the global Carbon Dioxide (CO2) dataset, which contained the global Atlantic CO2 levels per week from 1964 to 2022. Using this data, theories of Bayesian Statistics, Predictive Probability checks, and Pystan (a Python Library used in Alpha-Beta values simulation), I created my first probability model, which correctly predicted the level of Carbon Dioxide (CO2) in 2060. 

Completing the CO2 project gave me the confidence to pursue one of the most rigorous courses at Minerva – the Artificial Intelligence course. This course introduced me to new languages (R, Prolog), frameworks (PyStan, PrologX), and Propositional Logic. During this final semester, I also worked on my Capstone project with Professor Gattegno. As we approached finals week, I saw an opportunity to apply my newly-learned AI tools in my Capstone project, and I took the shot.

I reached out to my contacts at the American Center in Bangladesh and discovered an available dataset on Bangladeshi students studying in the US. I cleaned that dense dataset, calculated scholarship percentages, built a propositional logic flowchart, and finally developed an “Artificially Intelligent University Recommendation Tool” for my students. Previously, students would need to spend nearly 20 hours researching universities and finding their fit scholarship opportunities. Using my tool, students could curate a personalized university list within minutes! In every iteration of my Capstone, I received thorough feedback from Prof. Gattegno, Prof. Eberhardt, and Prof. Scheffler. I used to note down the feedback diligently and implement necessary changes accordingly. This process of continuously improving a project taught me perseverance. I started my dream project, “CrossRoads Initiative,” in the summer of my Freshman year and carried it across four years of university.

During the academic year, I worked as a Software Engineering Intern at Minerva Project, where I had the opportunity to work with Senior Product Managers and Finance Executives to build technical products for the DevOps team, including the Scholarship Calculator for the Admissions Office. During this time, I learned industry tools SQL, HTML/CSS, Git, Google Analytics, Figma, MIRO, and Scrum, which made me knowledgeable about the lifecycle of an Ed-Tech Product.

Drawing inspiration from similar internship experiences in South Korea, London, Berlin, Hyderabad, and San Francisco, I returned to Bangladesh every summer to develop the “CrossRoads Initiative” platform to help more students. During the COVID outbreak in 2020, when all the universities in Bangladesh were closed, CrossRoads was able to help more than 100 students receive full scholarship opportunities abroad to continue their higher education. For this reason, I was awarded the Diana Award by the UK Government to recognize our humanitarian efforts toward low-income communities.

However, during my final summer and senior thesis research, I found several gaps in the existing CrossRoads product. There are problems with the AI Recommendation Tool, the product lacks an optimal social network graph for students to find mentors at target universities, and there is always a delay during the deployment of our web-app features. To solve these problems, I need to research more about Scalable Systems, Social Networks, and Software Engineering. I can reach my goal by gaining more experience and exposure to an excellent research environment. Thus I decided to pursue a master's degree.

I want to build a long-term solution for low-income students worldwide, and with this goal in mind, I decided to study further at a university that would help me further my goals. I want to join a university with a world-class study and research environment, the best faculty, peers, and infrastructural resources to help me grow as a lifelong learner.

The University of Toronto is my top choice for having an excellent research ecosystem for AI and ML surrounding the groundbreaking projects of Professor Geoffrey Hinton, especially in the domain of deep learning and convolutional neural networks. The rendering of the new AI Institute (Schwartz Reisman Innovation Centre) will enable me to engage in intersectional Machine Learning research. After my conversation with Professor Ishtiaque Ahmed, I learned about the iSchool and interdisciplinary aspects of working in Computer Science, Education, and Human-Computer Interaction (HCI). The culture of intersectional applications in Computer Science will allow me to explore the field with depth and develop a scalable solution to help more low-income students receive mentorship for higher education opportunities worldwide.
다음 목적 진술서에 따라 완전히 새로운 이메일을 작성하세요:저는 미국에서 학부 학위를 신청할 때 길을 잃었습니다. 미국에서 공부하는 방글라데시 선배들과 많은 대화를 나눈 끝에 제 진로를 찾았습니다. 저는 7개국에서 유학 프로그램을 제공하는 독특한 학사 프로그램인 미네르바 대학교에서 전액 장학금을 받았습니다. 하지만 방글라데시에서는 매년 13만 명 이상의 젊은 학생들이 역량, 정보, 지도의 부족으로 고등 교육을 받지 못하고 있습니다. 그래서 저는 제가 가진 지식과 자원을 활용해 저소득층 학생들이 장학금을 받고 대학교육을 받을 수 있는 플랫폼을 구축하겠다고 스스로에게 약속했습니다. 이 사명을 가슴에 품고 미네르바 여정을 시작했습니다.미네르바에서 저의 첫 번째 큰 과제는 샌프란시스코에서 페르미 실험을 수행하는 것이었습니다. 샌프란시스코의 아무 커피숍에 가서 손수건을 가져다가 손수건 뒷면에 손으로 계산을 해서 그 지역의 총 자동차 수를 추정하라는 지시를 받았어요. 추정을 마친 후에는 몇 블록을 걸어 다니며 자동차 수를 세어보고 예측이 얼마나 정확한지 확인해야 했습니다. 미네르바의 교수님들은 항상 위치 기반 과제를 내주셨는데, 수업 시간에 배운 이론을 실제 상황에 적용하여 해결해야 했습니다.셰플러 교수님과 함께한 시뮬레이션 및 모델링 수업에서는 런던의 실제 교통량을 예측하고 확률 기반 애니메이션 시뮬레이션을 만들어 런던 교통국(TfL)에 더 나은 교통 관리 시스템 메모를 추천해야 했습니다. 베를린에서는 현대 전산 통계학 강의를 통해 "평균의 결함"에 대해 배웠습니다. 이전에는 간단한 계산을 할 때마다 평균값을 기준으로 답을 구하곤 했어요. 23년 만에 저는 이 개념이 잘못되었다는 것을 깨달았습니다! 평균값을 기준으로 결론을 내리기 전에 항상 데이터의 확률 분포에 대해 생각하여 패턴, 추세, 상관관계를 파악해야 합니다. 셰플러 교수님 밑에서 저는 1964년부터 2022년까지 주당 전 세계 대서양 이산화탄소(CO2) 수치를 담은 전 세계 이산화탄소(CO2) 데이터 집합이라는 가장 큰 프로젝트를 진행했습니다. 이 데이터와 베이지안 통계 이론, 예측 확률 검사, Pystan(알파-베타 값 시뮬레이션에 사용되는 Python 라이브러리)을 사용하여 2060년의 이산화탄소(CO2) 수준을 정확하게 예측하는 첫 번째 확률 모델을 만들었습니다. CO2 프로젝트를 완료하면서 미네르바에서 가장 엄격한 과정 중 하나인 인공 지능 과정에 도전할 수 있는 자신감을 얻었습니다. 이 과정을 통해 새로운 언어(R, Prolog), 프레임워크(PyStan, PrologX), 명제 논리(Propositional Logic)를 접할 수 있었습니다. 이번 마지막 학기에는 가테뇨 교수님과 함께 캡스톤 프로젝트도 진행했습니다. 기말고사 주간이 다가오면서 캡스톤 프로젝트에 새로 배운 AI 도구를 적용할 수 있는 기회가 생겼고, 바로 실행에 옮겼습니다.방글라데시 아메리칸 센터의 지인들에게 연락을 취해 미국에서 공부하는 방글라데시 학생들에 대한 데이터 세트를 찾을 수 있었습니다. 그 방대한 데이터 세트를 정리하고 장학금 비율을 계산하고 명제적 논리 흐름도를 구축한 후 마침내 학생들을 위한 '인공 지능 대학 추천 도구'를 개발했습니다. 이전에는 학생들이 대학을 조사하고 자신에게 맞는 장학금 기회를 찾기 위해 거의 20시간을 소비해야 했습니다. 제 도구를 사용하면 학생들은 몇 분 안에 개인화된 대학 목록을 큐레이션할 수 있습니다! 캡스톤을 반복할 때마다 가테뇨 교수님, 에버하르트 교수님, 셰플러 교수님으로부터 철저한 피드백을 받았습니다. 저는 피드백을 꼼꼼히 메모하고 그에 따라 필요한 변경 사항을 구현하곤 했습니다. 프로젝트를 지속적으로 개선하는 과정에서 인내심을 배웠습니다. 저는 1학년 여름에 꿈에 그리던 프로젝트인 '크로스로드 이니셔티브'를 시작했고, 대학 4년 내내 이 프로젝트를 수행했습니다.학기 중에는 미네르바 프로젝트에서 소프트웨어 엔지니어링 인턴으로 일하면서 수석 제품 관리자 및 재무 임원과 함께 입학처 장학금 계산기 등 데브옵스 팀을 위한 기술 제품을 만들 수 있는 기회를 가졌습니다. 이 기간 동안 저는 업계 도구인 SQL, HTML/CSS, Git, Google 애널리틱스, 피그마, 미로, 스크럼을 배웠고, 이를 통해 에듀테크 제품의 라이프사이클에 대한 지식을 쌓을 수 있었습니다.한국, 런던, 베를린, 하이데라바드, 샌프란시스코에서 비슷한 인턴십 경험을 통해 영감을 얻은 저는 매년 여름 방글라데시로 돌아와 더 많은 학생들을 도울 수 있는 'CrossRoads 이니셔티브' 플랫폼을 개발했습니다. 방글라데시의 모든 대학이 문을 닫은 2020년에 코로나 사태가 발생했을 때 CrossRoads는 100명 이상의 학생들이 해외에서 전액 장학금을 받고 고등교육을 계속 받을 수 있도록 도울 수 있었습니다. 이러한 이유로 저는 영국 정부로부터 저소득층을 위한 인도주의적 노력을 인정받아 다이애나상을 수상했습니다.하지만 저의 마지막 여름과 