5 קורסים חינם אוניברסיטאי לראיונות אייס קידוד - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

5 קורסים חינם באוניברסיטה לראיונות אייס קידוד
תמונה שנוצרה עם דגם Segmind SSD-1B

בהתחשב במידת התחרותיות של שוק העבודה הטכנולוגי כרגע, אתה צריך כל הזמן לשפר את המיומנויות ולשפר את הצ'ופרים הטכניים שלך. עבור כל תפקיד בהנדסת נתונים ותוכנה, תהליך הראיון מתחיל בדרך כלל בסבב או שניים של ראיונות קידוד.

בעוד שפרויקטים ומומחיות טכנית יעזרו לך בסבבים המאוחרים יותר של הראיון, ראיונות קידוד הם לרוב קשים לפיצוח - במיוחד אם לא התאמנת במשך זמן מה. ויש צורך בבסיס איתן במבני נתונים ובאלגוריתמים.

גם אם אין לך תואר ב-CS, לימוד קורסים ברמת האוניברסיטה בתכנות, מבני נתונים ואלגוריתמים יעזור לך להתכונן לראיונות קידוד. מכיוון שלימוד היסודות ואחריו מספר שבועות של תרגול מכוון נדרשים שניהם לראיונות פיצוח קידוד.

ריכזנו רשימה של קורסים חינם באוניברסיטה כדי לעזור לך ללמוד מבני נתונים ואלגוריתמים. אז בואו נעבור עליהם.

תכנות, מבני נתונים ואלגוריתמים באמצעות Python נלמד על ידי פרופ' Madhavan Mukund במכון מתמטי של צ'נאי הוא קורס ראשון נהדר במבני נתונים ואלגוריתמים באמצעות פייתון.

כאשר מתכוננים לראיונות קידוד, לעתים קרובות עליכם להבין מושגים מתקדמים. וייתכן שתמצא כמה קורסים באוניברסיטה שקשה לעקוב אחריהם. אז זהו קורס ראשון טוב אם לא עברתם בעבר קורס במבני נתונים באלגוריתמים.

לקחתי את הקורס הזה במהלך ימי התואר הראשון שלי ומצאתי שהוא מועיל במיוחד. אני ממליץ בחום לקחת את הקורס הזה תחילה לפני שתמשיך לקורסים האחרים.

קורס זה כולל כ-8 שבועות של תוכן. להלן סקירה כללית של מה שהקורס מכסה:

מבוא לתכנות
יסודות פייתון
אלגוריתמי חיפוש
אלגוריתמי מיון
מבני נתונים מובנים ב- Python
טיפול בחריגים, קלט/פלט של קבצים ועיבוד מחרוזות
חזרה לאחור
מבני נתונים כגון ערימות, תורים וערימות
מחלקות, אובייקטים וסוגי נתונים המוגדרים על ידי המשתמש
תכנות דינמי

קישור לקורס: תכנות, מבני נתונים ואלגוריתמים באמצעות Python

ארגז כלים אלגוריתמי מ-UC San Diego הוא קורס נהדר ללמוד את היסודות של טכניקות פתרון בעיות שיעזרו לך להתמודד עם ראיונות קידוד.

תלמד קודם כל לקודד פתרון כוח גס שעובד, עובר בהדרגה לפתרונות אופטימליים יותר תוך לימוד טכניקות כמו תכנות דינמי. אתה יכול לבדוק את הקורס בחינם ב-Coursera ולהשתמש בשפה שנוח לך לתכנת בה.

הקורס הזה אמור לקחת לך כמה שבועות לעבוד. אם אתה מעוניין, אתה יכול גם לבדוק את כולו התמחות במבני נתונים ואלגוריתמים למסלול למידה שלם יותר.

תכני הקורס כוללים:

אתגרי תכנות
אלגוריתמי חיפוש ומיון
אלגוריתמים חמדניים
הפרד ומשול
תכנות דינמי

קישור לקורס: ארגז כלים אלגוריתמי

מבוא לאלגוריתמים מ-MIT הוא אחד מקורסי האלגוריתמים המומלצים ביותר.

אם יש לך ניסיון בתכנות וכבר מכיר את היסודות של מבני נתונים ואלגוריתמים, אז קורס זה יעזור לך לעלות רמה. ולמד את היסודות של אלגוריתמים מבני נתונים נפוצים ופרדיגמות אלגוריתמיות.

ניתן לגשת לחומרי הקורס: הערות הרצאה, ערכות בעיות ופתרונות בחינם באתר הקורס. להלן סקירה כללית של מה שהקורס מכסה:

מורכבות חישובית של אלגוריתמים
חיפוש ומיון
אלגוריתמים לתרשים
תכנות דינמי

קישור לקורס: מבוא לאלגוריתמים

מחשבתו של פרופ' טים רוגארדן בתקופתו באוניברסיטת סטנפורד, ה קורסי עיצוב וניתוח אלגוריתמים (החלק הזה והבא) יעזרו לך לדחוף את עצמך חזק כדי לשפר את החשיבה האלגוריתמית שלך וכישורי פתרון בעיות.

אם יש לך זמן במהלך ההכנה לראיון, אני ממליץ לקחת את הקורס הזה ואת הקורס הבא. זה יעזור לקבל בסיס חזק מאחד או יותר מהקורסים הקודמים לפני שאתה צולל לקורס האלגוריתמים הזה.

בחלק 1 של קורס זה על עיצוב וניתוח אלגוריתמים תלמדו:

סימון Big-O
חיפוש ומיון
הפרד ומשול
אלגוריתמים אקראיים
מבני נתונים כגון טבלאות Hash ומסנני Bloom
אלגוריתמים על גרפים

קישור לקורס: אלגוריתמים: עיצוב וניתוח, חלק 1

בחודש זה חלק 2 של קורס עיצוב וניתוח אלגוריתמים, תוכל ללמוד מושגים מתקדמים יותר כולל:

אלגוריתמים חמדניים
תכנות דינמי
שלמות NP
ניתוח היוריסטי
חיפוש מקומי

אתה יכול לצפות בהרצאות ביוטיוב או לבקר את הקורס בחינם ב-edX. קורסים אלה זמינים גם כהתמחות בת חמש קורסים ב-Coursera. אז אם אתה מעדיף גרסה זו, אתה יכול לבצע ביקורת ההתמחות הזו באלגוריתמים בחינם ב-Coursera.

קישור לקורס: אלגוריתמים: עיצוב וניתוח, חלק 2

אני מקווה שמצאת משאבים שימושיים שיעזרו בהכנת ראיון הקידוד שלך.

עם זאת, לפני שתתחיל להתכונן לראיונות קידוד, עליך לרענן את מושגי התכנות ולהתמקד בהיכרות עם התכונות של השפה הספציפית. זה יעזור לך לבחור את מבני הנתונים המובנים הנכונים לתכנון אלגוריתמים עם המרחב האופטימלי ומורכבות זמן הריצה.

בהצלחה בפיצוח ראיונות קידוד וזכיית לתפקיד החלומות שלך! אם אתה מחפש כמה טיפים מעשיים על נחיתת משרות במדעי הנתונים, בדוק 7 סיבות מדוע אתה מתקשה להשיג עבודה במדעי הנתונים.

באלה פריה סי הוא מפתח וכותב טכני מהודו. היא אוהבת לעבוד בצומת של מתמטיקה, תכנות, מדעי נתונים ויצירת תוכן. תחומי העניין והמומחיות שלה כוללים DevOps, מדעי נתונים ועיבוד שפה טבעית. היא נהנית לקרוא, לכתוב, לקוד ולקפה! נכון לעכשיו, היא עובדת על למידה ומשתפת את הידע שלה עם קהילת המפתחים על ידי יצירת מדריכים, מדריכים, מאמרי דעה ועוד.