5 bezpłatnych kursów uniwersyteckich do rozmów kwalifikacyjnych z zakresu programowania Ace — KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

5 bezpłatnych kursów uniwersyteckich do rozmów kwalifikacyjnych z zakresu kodowania
Obraz wygenerowany za pomocą modelu Segmind SSD-1B

Biorąc pod uwagę, jak konkurencyjny jest obecnie rynek pracy w branży technologicznej, powinieneś stale podnosić kwalifikacje i doskonalić swoje umiejętności techniczne. W przypadku dowolnej roli w inżynierii danych i oprogramowania proces rozmowy kwalifikacyjnej zazwyczaj rozpoczyna się od rundy lub dwóch rozmów kwalifikacyjnych na temat kodowania.

Chociaż projekty i wiedza techniczna pomogą ci w późniejszych rundach rozmowy kwalifikacyjnej, rozmowy kwalifikacyjne dotyczące kodowania są często trudne do złamania — zwłaszcza jeśli nie ćwiczyłeś od jakiegoś czasu. Konieczne jest posiadanie solidnych podstaw w zakresie struktur danych i algorytmów.

Nawet jeśli nie masz dyplomu CS, udział w uniwersyteckich kursach z programowania, struktur danych i algorytmów pomoże Ci przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych związanych z kodowaniem. Ponieważ do łamania rozmów kwalifikacyjnych na temat kodowania wymagana jest nauka podstaw, a następnie kilka tygodni celowej praktyki.

Przygotowaliśmy listę bezpłatnych kursów uniwersyteckich, które pomogą Ci poznać struktury danych i algorytmy. Przejdźmy więc do nich.

Programowanie, struktury danych i algorytmy przy użyciu języka Python prowadzony przez prof. Madhavana Mukunda w Instytucie Matematycznym w Chennai to świetny pierwszy kurs w zakresie struktur danych i algorytmów przy użyciu języka Python.

Przygotowując się do rozmów kwalifikacyjnych na temat kodowania, często musisz zrozumieć zaawansowane koncepcje. Może się okazać, że niektóre kierunki uniwersyteckie będą dla Ciebie trudne. Jest to zatem dobry pierwszy kurs, jeśli wcześniej nie brałeś udziału w kursie dotyczącym struktur danych w algorytmach.

Wziąłem udział w tym kursie podczas studiów licencjackich i uznałem go za bardzo pomocny. Gorąco polecam najpierw przejść ten kurs, a następnie przejść do innych kursów.

Kurs obejmuje około 8 tygodni treści. Oto przegląd zagadnień obejmujących kurs:

Wprowadzenie do programowania
Podstawy Pythona
Algorytmy wyszukiwania
Algorytmy sortowania
Wbudowane struktury danych w Pythonie
Obsługa wyjątków, operacje we/wy plików i przetwarzanie ciągów znaków
Cofanie
Struktury danych, takie jak stosy, kolejki i sterty
Klasy, obiekty i typy danych zdefiniowane przez użytkownika
Programowanie dynamiczne

Link do kursu: Programowanie, struktury danych i algorytmy z wykorzystaniem języka Python

Zestaw narzędzi algorytmicznych na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego to świetny kurs, dzięki któremu możesz poznać podstawy technik rozwiązywania problemów, które pomogą Ci poradzić sobie z rozmowami kwalifikacyjnymi dotyczącymi programowania.

Nauczysz się najpierw kodować działające rozwiązanie brute-force, stopniowo przechodząc do bardziej optymalnych rozwiązań, ucząc się technik takich jak programowanie dynamiczne. Możesz bezpłatnie audytować kurs na Courserze i używać języka, w którym czujesz się komfortowo w programowaniu.

Przepracowanie tego kursu powinno zająć Ci kilka tygodni. Jeśli jesteś zainteresowany, możesz również obejrzeć całość Specjalizacja Struktury Danych i Algorytmy dla pełniejszej ścieżki edukacyjnej.

Treść kursu obejmuje:

Wyzwania programistyczne
Algorytmy wyszukiwania i sortowania
Algorytmy zachłanne
Dziel i rządź
Programowanie dynamiczne

Link do kursu: Zestaw narzędzi algorytmicznych

Wprowadzenie do algorytmów z MIT to jeden z najpopularniejszych, gorąco polecanych kursów dotyczących algorytmów.

Jeśli masz pewne doświadczenie w programowaniu i znasz już podstawy struktur danych i algorytmów, ten kurs pomoże Ci przejść na wyższy poziom. Naucz się podstaw popularnych algorytmów struktur danych i paradygmatów algorytmicznych.

Dostęp do materiałów szkoleniowych: notatek z wykładów, zestawów problemów i rozwiązań można uzyskać bezpłatnie na stronie kursu. Oto przegląd zagadnień obejmujących kurs:

Złożoność obliczeniowa algorytmów
Wyszukiwanie i sortowanie
Algorytmy grafowe
Programowanie dynamiczne

Link do kursu: Wprowadzenie do algorytmów

Opracowany przez prof. Tima Roughgardena podczas jego studiów na Uniwersytecie Stanforda Kursy projektowania i analizy algorytmów (ta i następna część) pomogą Ci w dążeniu do poprawy myślenia algorytmicznego i umiejętności rozwiązywania problemów.

Jeśli masz czas podczas przygotowań do rozmowy kwalifikacyjnej, polecam wzięcie udziału w tym i kolejnych kursach. Zanim zagłębisz się w ten kurs o algorytmach, pomocne będzie posiadanie solidnych podstaw z jednego lub kilku poprzednich kursów.

W części 1 tego kursu na temat projektowania i analizy algorytmów dowiesz się:

Notacja Big-O
Wyszukiwanie i sortowanie
Dziel i rządź
Algorytmy losowe
Struktury danych, takie jak tabele skrótów i filtry Blooma
Algorytmy na wykresach

Link do kursu: Algorytmy: projektowanie i analiza, część 1

W tym część 2 kursu Projektowanie i analiza algorytmów, poznasz bardziej zaawansowane koncepcje, w tym:

Algorytmy zachłanne
Programowanie dynamiczne
Kompletność NP
Analiza heurystyczna
Wyszukiwanie lokalne

Wykłady możesz oglądać na YouTube lub bezpłatnie audytować kurs na edX. Kursy te są również dostępne jako pięciodaniowa specjalizacja na platformie Coursera. Jeśli więc wolisz tę wersję, możesz dokonać audytu to specjalizacja Algorytmy za darmo na Courserze.

Link do kursu: Algorytmy: projektowanie i analiza, część 2

Mam nadzieję, że znalazłeś przydatne zasoby, które pomogą Ci w przygotowaniu do rozmowy kwalifikacyjnej na temat kodowania.

Zanim jednak zaczniesz przygotowywać się do rozmów kwalifikacyjnych na temat kodowania, powinieneś odświeżyć koncepcje programistyczne i skupić się na zapoznaniu się z cechami konkretnego języka. Pomoże Ci to wybrać odpowiednie wbudowane struktury danych do zaprojektowania algorytmów o optymalnej złożoności przestrzeni i czasu działania.

Powodzenia w przeprowadzaniu rozmów kwalifikacyjnych na temat kodowania i zdobyciu wymarzonej roli! Jeśli szukasz praktycznych wskazówek na temat podejmowania pracy w dziedzinie analityki danych, zajrzyj 7 powodów, dla których masz trudności ze znalezieniem pracy związanej z analityką danych.

Bala Priya C jest deweloperem i pisarzem technicznym z Indii. Lubi pracować na styku matematyki, programowania, data science i tworzenia treści. Jej obszary zainteresowań i wiedzy obejmują DevOps, data science i przetwarzanie języka naturalnego. Lubi czytać, pisać, kodować i kawę! Obecnie pracuje nad zdobywaniem wiedzy i dzieleniem się nią ze społecznością programistów, tworząc samouczki, poradniki, opinie i nie tylko.