轉:Google技術開發指南：給大學生自學的建議

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原文來自於:http://blog.jobbole.com/80621/

 

技術開發指南

想要成為成功的軟體工程師，必須擁有堅實的電腦科學的基礎。本指南針對大學生，給出一條自學途徑，讓學生以科班和非科班方式提高技術技能。讀者可以學習本指南中介紹的課程，但是為了能正常畢業，還是請側重於自己本身的專業。本指南中介紹的線上課程無法代替你在大學中的課程。但可以作為其補充，或者作為電腦方面的介紹。

 

使用說明：

• 請自行決定如何使用本指南
• 除了本指南中介紹的內容，如果你有其他想學的，盡情去學吧！
• 即使學習了本指南中所有內容，也不能一定保證你能獲得Google的工作。
• 本指南會隨時更新或修改，記得隨時回來看看。
• 關注我們的Google+上的Google for Student帳號可以獲得進一步的提示、資源，並認識其他對開發感興趣的學生。

 科班式建議

• 電腦科學簡介

說明：電腦科學簡介是介紹編碼相關的基礎內容。

線上資源：Udacity – intro to CS course、Coursera – Computer Science 101

• 至少學習一門物件導向程式設計語言：C++、Java或Python

初學者線上資源：Learn to Program: The Fundamentals、MIT Intro to Programming in Java、Google’s Python Class、Coursera – Introduction to Python、Python Open Source E-Book

中級線上資源：Udacity’s Design of Computer Programs、Coursera – Learn to Program: Crafting Quality Code、Coursera – Programming Languages、Brown University – Introduction to Programming Languages

• 學習其他程式設計語言：

提示：你可以選擇這些語言中的一種或多種——Java Script、CSS、HTML、Ruby、PHP、C、Perl、Shell、Lisp、 Scheme。

線上資源：w3school.com – HTML Tutorial、CodeAcademy.com

• 測試你的代碼

提示：學習如何追蹤bug、建立測試和斷點。

線上資源：Udacity – Software Testing Methods、Udacity – Software Debugging

• 開發邏輯思維並學習離散數學

線上資源：MIT Mathematics for Computer Science、Coursera – Introduction to Logic、Coursera – Linear and Discrete Optimization、Coursera – Probabilistic Graphical Models、Coursera – Game Theory

• 深入理解演算法和資料結構

提示：學習基本的資料類型（棧、隊列和背包）、排序演算法（快速排序、歸併排序、堆排序）、資料結構（二叉搜尋樹、紅/黑樹狀結構、散列表）、大O標記法。

線上資源：MIT Introduction to Algorithms、Coursera Introduction to Algorithms Part 1& Part 2、List of Algorithms、List of Data Structures、Book: The Algorithm Design Manual

• 深入瞭解作業系統相關知識

線上資源：UC Berkeley Computer Science 162

• 學習人工智慧

線上資源：Stanford University – Introduction to Robotics、Natural Language Processing、Machine Learning

• 學習如何構建編譯器

線上資源：Coursera – Compilers

• 學習密碼學

線上資源：Coursera – Cryptography、Udacity – Applied Cryptography

• 學習並行編程

Online Resources: Coursera – Heterogeneous Parallel Programming

線上資源：Coursera – Heterogeneous Parallel Programming

 非科班的學習建議

• 接觸課堂之外的項目

提示：建立並維護一個網站、構建自己的伺服器、或構建一個機器人。

線上資源：Apache List of Projects、Google Summer of Code、Google Developer Group

• 處理一個非常大的系統（程式碼程式庫）中的一小部分，閱讀並理解已有的代碼、文檔，並進行調試。

提示：Github可以用來閱讀源碼並為某個項目做貢獻。

線上資源：Github、Kiln

• 與其他開發人員共同工作

提示：這將幫你提升團隊工作工作的能力，同時從他人那可以學到新東西。

• 有針對性的學習演算法知識並提升編碼能力

提示：可以在CodeJam或ACM 這些編程競賽上練習演算法知識。

線上資源：CodeJam、ACM ICPC

• 做一個教學助手，協助他人

提示：協助他人可以加深你對該領域的理解。

• 軟體工程師方面的實習經驗

提示：實習申請要在實習開始前提前申請。在美國，實習期是在夏季（5月到9月），申請一般會提前幾個月。

線上資源：google.com/jobs

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