5 Free University Courses To Ace Coding Interviews - KDnuggets

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

5 gratis universitaire cursussen om sollicitatiegesprekken te voeren
Afbeelding gegenereerd met het Segmind SSD-1B-model

Gezien hoe competitief de technische arbeidsmarkt momenteel is, moet je je technische vaardigheden voortdurend bijscholen en verbeteren. Voor elke rol in data- en software-engineering begint het interviewproces doorgaans met een ronde of twee codeerinterviews.

Hoewel projecten en technische expertise je zullen helpen in de latere rondes van het interview, is het coderen van interviews vaak moeilijk te kraken, vooral als je al een tijdje niet hebt geoefend. En het hebben van een ijzersterke basis in datastructuren en algoritmen is noodzakelijk.

Zelfs als je geen CS-diploma hebt, kun je door cursussen op universitair niveau in programmeren, datastructuren en algoritmen te volgen, je voorbereiden op codeerinterviews. Omdat het leren van de grondbeginselen, gevolgd door enkele weken van doelbewust oefenen, beide vereist zijn voor het kraken van codeerinterviews.

We hebben een lijst samengesteld met gratis universitaire cursussen om u te helpen datastructuren en algoritmen te leren. Laten we ze dus eens doornemen.

Programmeren, datastructuren en algoritmen met behulp van Python gegeven door Prof. Madhavan Mukund aan het Chennai Mathematical Institute is een geweldige eerste cursus in datastructuren en algoritmen met behulp van Python.

Bij het voorbereiden van codeerinterviews moet u vaak geavanceerde concepten begrijpen. En misschien vind je sommige universitaire cursussen lastig om te volgen. Dit is dus een goede eerste cursus als je nog niet eerder een cursus datastructuren in algoritmen hebt gevolgd.

Ik heb deze cursus gevolgd tijdens mijn studententijd en vond het super nuttig. Ik raad ten zeerste aan om eerst deze cursus te volgen voordat je doorgaat naar de andere cursussen.

Deze cursus heeft ongeveer 8 weken inhoud. Hier is een overzicht van wat de cursus omvat:

Inleiding tot programmeren
Basisprincipes van Python
Zoek algoritmen
Sorteeralgoritmen
Ingebouwde datastructuren in Python
Afhandeling van uitzonderingen, bestands-I/O en tekenreeksverwerking
Terugkeren
Gegevensstructuren zoals stapels, wachtrijen en heaps
Klassen, objecten en door de gebruiker gedefinieerde gegevenstypen
Dynamisch programmeren

Cursuslink: Programmeren, datastructuren en algoritmen met behulp van Python

Algoritmische gereedschapskist van UC San Diego is een geweldige cursus om de grondbeginselen van probleemoplossende technieken te leren die u zullen helpen bij het coderen van interviews.

Je leert eerst een brute-force-oplossing te coderen die werkt, en geleidelijk over te gaan naar meer optimale oplossingen terwijl je technieken leert zoals dynamisch programmeren. Je kunt de cursus gratis auditeren op Coursera en een taal gebruiken waarin je vertrouwd bent met programmeren.

Het duurt een paar weken om deze cursus te doorlopen. Als je geïnteresseerd bent, kun je het geheel ook auditeren Specialisatie Datastructuren en Algoritmen voor een completer leertraject.

De inhoud van de cursus omvat:

Programmeer uitdagingen
Zoek- en sorteeralgoritmen
Hebzuchtige algoritmen
Verdeel en heers
Dynamisch programmeren

Cursuslink: Algoritmische gereedschapskist

Inleiding tot algoritmen van MIT is een van de meest populaire, sterk aanbevolen algoritmencursussen.

Als je enige programmeerervaring hebt en al bekend bent met de basisprincipes van datastructuren en algoritmen, dan zal deze cursus je helpen een hoger niveau te bereiken. En leer de basisprincipes van algemene datastructuren, algoritmen en algoritmische paradigma's.

U kunt gratis toegang krijgen tot het cursusmateriaal: collegeaantekeningen, probleemsets en oplossingen op de cursuswebsite. Hier is een overzicht van wat de cursus omvat:

Computationele complexiteit van algoritmen
Zoeken en sorteren
Grafische algoritmen
Dynamisch programmeren

Cursuslink: Inleiding tot algoritmen

Gedacht door prof. Tim Roughgarden tijdens zijn tijd aan de Stanford-universiteit, de Ontwerp en analyse van algoritmencursussen (dit deel en het volgende) zullen je helpen jezelf hard te maken om je algoritmische denk- en probleemoplossende vaardigheden te verbeteren.

Als je tijd hebt tijdens de voorbereiding van sollicitatiegesprekken, raad ik je aan deze en de volgende cursus te volgen. Het is handig om een sterke basis te hebben uit een of meer van de voorgaande cursussen voordat u zich in deze algoritmencursus stort.

In deel 1 van deze cursus over ontwerp en analyse van algoritmen leer je:

Big-O-notatie
Zoeken en sorteren
Verdeel en heers
Gerandomiseerde algoritmen
Datastructuren zoals hashtabellen en Bloom-filters
Algoritmen op grafieken

Cursuslink: Algoritmen: ontwerp en analyse, deel 1

In deze deel 2 van de cursus Ontwerp en analyse van algoritmen, leer je meer geavanceerde concepten, waaronder:

Hebzuchtige algoritmen
Dynamisch programmeren
NP-volledigheid
Heuristische analyse
Lokaal zoeken

Je kunt de lezingen bekijken op YouTube of de cursus gratis beluisteren op edX. Deze cursussen zijn ook als vijfgangenspecialisatie beschikbaar op Coursera. Dus als u de voorkeur geeft aan deze versie, kunt u een audit uitvoeren deze specialisatie in algoritmen gratis op Coursera.

Cursuslink: Algoritmen: ontwerp en analyse, deel 2

Ik hoop dat je nuttige bronnen hebt gevonden die je kunnen helpen bij de voorbereiding van je codeerinterview.

Voordat u zich echter gaat voorbereiden op codeerinterviews, moet u de programmeerconcepten opfrissen en u erop concentreren vertrouwd te raken met de kenmerken van de specifieke taal. Dit zal u helpen bij het kiezen van de juiste ingebouwde datastructuren om algoritmen te ontwerpen met de optimale ruimte- en runtime-complexiteit.

Veel succes met het kraken van codeerinterviews en het landen van je droomrol! Als je op zoek bent naar bruikbare tips voor het binnenhalen van banen in de datawetenschap, kijk dan eens naar 7 redenen waarom u moeite heeft om een baan in de datawetenschap te bemachtigen.

Bala Priya C is een ontwikkelaar en technisch schrijver uit India. Ze werkt graag op het snijvlak van wiskunde, programmeren, datawetenschap en contentcreatie. Haar interessegebieden en expertise omvatten DevOps, data science en natuurlijke taalverwerking. Ze houdt van lezen, schrijven, coderen en koffie drinken! Momenteel werkt ze aan het leren en delen van haar kennis met de gemeenschap van ontwikkelaars door het schrijven van zelfstudies, handleidingen, opiniestukken en meer.