5 cours universitaires gratuits pour réussir les entretiens de codage - KDnuggets

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5 cours universitaires gratuits pour réussir les entretiens de codage
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Compte tenu de la compétitivité actuelle du marché du travail technologique, vous devez constamment perfectionner et améliorer vos compétences techniques. Pour tout rôle dans l’ingénierie des données et des logiciels, le processus d’entretien commence généralement par une ou deux séries d’entretiens de codage.

Même si les projets et l'expertise technique vous aideront dans les phases ultérieures de l'entretien, les entretiens de codage sont souvent difficiles à résoudre, surtout si vous ne vous entraînez pas depuis un certain temps. Et il est nécessaire de disposer d’une base solide en matière de structures de données et d’algorithmes.

Même si vous n'avez pas de diplôme en informatique, suivre des cours de niveau universitaire en programmation, structures de données et algorithmes vous aidera à vous préparer aux entretiens de codage. Parce que l’apprentissage des bases suivi de plusieurs semaines de pratique délibérée sont tous deux nécessaires pour réussir les entretiens de codage.

Nous avons compilé une liste de cours universitaires gratuits pour vous aider à apprendre les structures de données et les algorithmes. Alors passons en revue.

Programmation, structures de données et algorithmes utilisant Python enseigné par le professeur Madhavan Mukund au Chennai Mathematical Institute est un excellent premier cours sur les structures de données et les algorithmes utilisant Python.

Lors de la préparation des entretiens de codage, vous devez souvent comprendre des concepts avancés. Et certains cours universitaires peuvent être difficiles à suivre. C'est donc un bon premier cours si vous n'avez jamais suivi de cours sur les structures de données dans les algorithmes.

J'ai suivi ce cours pendant mes études de premier cycle et je l'ai trouvé très utile. Je recommande fortement de suivre ce cours avant de passer aux autres cours.

Ce cours a environ 8 semaines de contenu. Voici un aperçu de ce que couvre le cours :

Introduction à la programmation
Les bases de Python
Algorithmes de recherche
Algorithmes de tri
Structures de données intégrées en Python
Gestion des exceptions, E/S de fichiers et traitement des chaînes
Revenant
Structures de données telles que les piles, les files d'attente et les tas
Classes, objets et types de données définis par l'utilisateur
Programmation dynamique

Lien du cours: Programmation, structures de données et algorithmes utilisant Python

Boîte à outils algorithmique de l'UC San Diego est un excellent cours pour apprendre les principes fondamentaux des techniques de résolution de problèmes qui vous aideront à aborder les entretiens de codage.

Vous apprendrez d'abord à coder une solution par force brute qui fonctionne, puis à passer progressivement à des solutions plus optimales tout en apprenant des techniques telles que la programmation dynamique. Vous pouvez auditer le cours gratuitement sur Coursera et utiliser un langage dans lequel vous êtes à l'aise en programmation.

Ce cours devrait vous prendre quelques semaines. Si vous êtes intéressé, vous pouvez également auditer l'intégralité Spécialisation Structures de Données et Algorithmes pour un parcours d’apprentissage plus complet.

Le contenu du cours comprend :

Défis de programmation
Algorithmes de recherche et de tri
Algorithmes gourmands
Diviser et conquérir
Programmation dynamique

Lien du cours: Boîte à outils algorithmique

Introduction aux algorithmes du MIT est l'un des cours d'algorithmes les plus populaires et hautement recommandés.

Si vous avez une certaine expérience en programmation et connaissez déjà les bases des structures de données et des algorithmes, ce cours vous aidera à passer au niveau supérieur. Et apprenez les bases des algorithmes de structures de données et des paradigmes algorithmiques courants.

Vous pouvez accéder gratuitement au matériel de cours : notes de cours, ensembles de problèmes et solutions sur le site Web du cours. Voici un aperçu de ce que couvre le cours :

Complexité informatique des algorithmes
Recherche et tri
Algorithmes graphiques
Programmation dynamique

Lien du cours: Introduction aux algorithmes

Pensé par le professeur Tim Roughgarden lors de son séjour à l'université de Stanford, le Cours de conception et d'analyse d'algorithmes (cette partie et la suivante) vous aideront à vous dépasser pour améliorer votre réflexion algorithmique et vos compétences en résolution de problèmes.

Si vous avez le temps de préparer l'entretien, je vous recommande de suivre ce cours et le suivant. Il sera utile d'avoir une base solide d'un ou plusieurs des cours précédents avant de vous lancer dans ce cours d'algorithmes.

Dans la première partie de ce cours sur la conception et l'analyse d'algorithmes, vous apprendrez :

Notation Big-O
Recherche et tri
Diviser et conquérir
Algorithmes randomisés
Structures de données telles que les tables de hachage et les filtres Bloom
Algorithmes sur graphiques

Lien du cours: Algorithmes : conception et analyse, partie 1

Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet partie 2 du cours Conception et analyse d'algorithmes, vous apprendrez des concepts plus avancés, notamment :

Algorithmes gourmands
Programmation dynamique
Complétude du NP
Analyse heuristique
Recherche locale

Vous pouvez regarder les conférences sur YouTube ou auditer le cours gratuitement sur edX. Ces cours sont également disponibles sous forme de spécialisation en cinq cours sur Coursera. Donc si vous préférez cette version, vous pouvez auditer cette spécialisation Algorithmes gratuitement sur Coursera.

Lien du cours: Algorithmes : conception et analyse, partie 2

J'espère que vous avez trouvé des ressources utiles pour vous aider dans la préparation de votre entretien de codage.

Cependant, avant de commencer à préparer les entretiens de codage, vous devez actualiser les concepts de programmation et vous concentrer sur la familiarisation avec les fonctionnalités du langage spécifique. Cela vous aidera à choisir les bonnes structures de données intégrées pour concevoir des algorithmes avec une complexité d'espace et d'exécution optimale.

Bonne chance pour réussir les entretiens de codage et décrocher le rôle de vos rêves ! Si vous recherchez des conseils pratiques pour décrocher des emplois en science des données, consultez 7 raisons pour lesquelles vous avez du mal à décrocher un emploi en science des données.

Bala Priya C est un développeur et rédacteur technique indien. Elle aime travailler à l'intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d'intérêt et d'expertise incluent DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et prendre un café ! Actuellement, elle travaille à l'apprentissage et au partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des didacticiels, des guides pratiques, des articles d'opinion, etc.