Segmind SSD-1B 모델로 생성된 이미지
현재 기술 취업 시장의 경쟁이 얼마나 치열한지를 고려하면 지속적으로 기술 역량을 강화하고 개선해야 합니다. 데이터 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 모든 역할에 대해 인터뷰 프로세스는 일반적으로 한두 차례의 코딩 인터뷰로 시작됩니다.
프로젝트와 기술 전문 지식이 인터뷰 후반에 도움이 되지만, 코딩 인터뷰는 종종 성공하기 어렵습니다. 특히 한동안 연습하지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다. 그리고 데이터 구조와 알고리즘에 있어 탄탄한 기반을 갖추는 것이 필요합니다.
CS 학위가 없더라도 프로그래밍, 데이터 구조, 알고리즘에 대한 대학 수준의 과정을 수강하면 코딩 인터뷰를 준비하는 데 도움이 됩니다. 코딩 인터뷰를 크래킹하려면 기본 사항을 배우고 몇 주간의 신중한 연습이 필요하기 때문입니다.
우리는 데이터 구조와 알고리즘을 배우는 데 도움이 되는 무료 대학 강좌 목록을 정리했습니다. 그럼 그것들을 살펴보겠습니다.
Python을 사용한 프로그래밍, 데이터 구조 및 알고리즘 Chennai Mathematical Institute의 Madhavan Mukund 교수가 가르치는 이 강좌는 Python을 사용한 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 훌륭한 첫 번째 과정입니다.
코딩 인터뷰를 준비할 때 고급 개념을 이해해야 하는 경우가 많습니다. 그리고 일부 대학 과정은 따라가기가 어려울 수도 있습니다. 따라서 이전에 알고리즘의 데이터 구조 과정을 수강한 적이 없다면 이 과정은 좋은 첫 번째 과정입니다.
저는 학부 시절 이 강좌를 수강했는데 매우 도움이 되었습니다. 다른 강좌를 진행하기 전에 이 강좌를 먼저 수강하는 것을 적극 권장합니다.
이 과정의 내용은 약 8주입니다. 이 과정에서 다루는 내용에 대한 개요는 다음과 같습니다.
- 프로그래밍 소개
- 파이썬의 기초
- 검색 알고리즘
- 알고리즘 정렬
- Python의 내장 데이터 구조
- 예외 처리, 파일 I/O 및 문자열 처리
- 역 추적
- 스택, 큐, 힙과 같은 데이터 구조
- 클래스, 객체 및 사용자 정의 데이터 유형
- 동적 프로그래밍
코스 링크 : Python을 사용한 프로그래밍, 데이터 구조 및 알고리즘
알고리즘 도구 상자 UC San Diego의 이 과정은 코딩 인터뷰에 대처하는 데 도움이 되는 문제 해결 기술의 기초를 배울 수 있는 훌륭한 과정입니다.
먼저 작동하는 무차별 솔루션을 코딩하는 방법을 배우고 동적 프로그래밍과 같은 기술을 배우면서 점차적으로 더 최적의 솔루션으로 이동합니다. Coursera에서 강좌를 무료로 청강하고 프로그래밍에 편리한 언어를 사용할 수 있습니다.
이 과정을 마치려면 몇 주가 걸릴 것입니다. 관심이 있으시면 전체 내용을 감사하실 수도 있습니다. 데이터 구조 및 알고리즘 전문화 보다 완전한 학습 경로를 위해.
코스 내용은 다음과 같습니다:
- 프로그래밍 문제
- 검색 및 정렬 알고리즘
- 욕심 많은 알고리즘
- 분할 및 정복
- 동적 프로그래밍
코스 링크 : 알고리즘 도구 상자
알고리즘 소개 MIT의 이 강좌는 가장 인기 있고 적극 권장되는 알고리즘 강좌 중 하나입니다.
프로그래밍 경험이 있고 이미 데이터 구조 및 알고리즘의 기본 사항에 익숙하다면 이 과정을 통해 레벨을 높일 수 있습니다. 그리고 일반적인 데이터 구조 알고리즘과 알고리즘 패러다임의 기본을 배웁니다.
강의 웹사이트에서 강의 노트, 문제 세트, 솔루션 등 강의 자료에 무료로 액세스할 수 있습니다. 이 과정에서 다루는 내용에 대한 개요는 다음과 같습니다.
- 알고리즘의 계산 복잡성
- 검색 및 정렬
- 그래프 알고리즘
- 동적 프로그래밍
코스 링크 : 알고리즘 소개
Tim Roughgarden 교수가 스탠포드 대학에 재학 중 생각한 내용은 다음과 같습니다. 알고리즘 설계 및 분석 과정 (이 부분과 다음 부분)은 알고리즘적 사고와 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 열심히 노력하는 데 도움이 될 것입니다.
인터뷰를 준비하는 동안 시간이 있다면 이 코스와 다음 코스를 수강하는 것이 좋습니다. 이 알고리즘 과정을 시작하기 전에 이전 과정 중 하나 이상을 통해 탄탄한 기초를 다지는 것이 도움이 될 것입니다.
알고리즘 설계 및 분석에 관한 이 과정의 1부에서는 다음을 배우게 됩니다.
- 빅오 표기법
- 검색 및 정렬
- 분할 및 정복
- 무작위 알고리즘
- 해시 테이블, 블룸 필터 등의 데이터 구조
- 그래프의 알고리즘
코스 링크 : 알고리즘: 설계 및 분석, 1부
이번에 알고리즘 설계 및 분석 과정 2부, 다음을 포함한 고급 개념을 배우게 됩니다.
- 욕심 많은 알고리즘
- 동적 프로그래밍
- NP 완성도
- 휴리스틱 분석
- 지역 검색
YouTube에서 강의를 시청하거나 edX에서 무료로 강의를 청강할 수 있습니다. 이 과정은 Coursera의 5개 과정 전문화로도 제공됩니다. 따라서 이 버전을 선호하는 경우 감사할 수 있습니다. 이 알고리즘 전문화 Coursera에서 무료로 제공됩니다.
코스 링크 : 알고리즘: 설계 및 분석, 2부
코딩 인터뷰 준비에 도움이 되는 유용한 리소스를 찾으셨기를 바랍니다.
그러나 코딩 인터뷰 준비를 시작하기 전에 프로그래밍 개념을 새로 고치고 특정 언어의 기능에 익숙해지는 데 집중해야 합니다. 이는 최적의 공간과 런타임 복잡성을 갖춘 알고리즘을 설계하는 데 적합한 내장 데이터 구조를 선택하는 데 도움이 됩니다.
코딩 인터뷰를 성공적으로 마치고 꿈의 역할을 맡게 되기를 바랍니다! 데이터 과학 일자리를 구하는 데 실행 가능한 팁을 찾고 있다면 다음을 확인하세요. 데이터 과학 일자리를 구하는 데 어려움을 겪는 7가지 이유.
발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 테크니컬 라이터입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학 및 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야는 DevOps, 데이터 과학 및 자연어 처리입니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 자습서, 사용 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티와 지식을 배우고 공유하는 작업을 하고 있습니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-ace-coding-interviews?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-to-ace-coding-interviews
