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谷歌推荐的大学生技术学习指南

有一个扎实的计算机科学的基础,是成为成功的软件工程师的重要条件。这是一个引导大学生自学技术和非技术技能的建议。你可以通过这个指南决定选修的课程,但是请确保这个课程符合你专业要求,以保证顺利毕业。本指南提供的网上资源并不是要取代大学提供的课程。它们可能会给你所学的内容进行补充或提供一个主题的介绍。

阅读须知:

  • 请谨慎使用本指南
  • 可能还有其他你想学习的东西不在本指南里,请不要局限于此,大胆去做。
  • 完成了这些项目并不能保证能得到谷歌的工作机会
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学术化的建议

CS课程介绍

提供基础编程知识的计算机科学课程

在线资源:

Udacity - intro to CS course

,

Coursera - Computer Science 101

至少学习一种面向对象的编程语言: C++, Java, or Python

给初学者的在线资源:

Coursera - Learn to Program: The Fundamentals MIT Intro to Programming in Java Google's Python Class Coursera - Introduction to Python Python Open Source E-Book

给中级开发者的在线资源:

Udacity's Design of Computer Programs Coursera - Learn to Program: Crafting Quality Code Coursera - Programming Languages Brown University - Introduction to Programming Languages

学习其他编程语言

注释: 把这些语言加入你未来的学习列表中 - Java Script, CSS, HTML, Ruby, PHP, C, Perl, Shell, Lisp 和 Scheme.

网上资源:

w3school.com - HTML Tutorial CodeAcademy.com Udacity - Mobile Web Development Udacity - HTML5 Game Development

测试你的代码

注释: 学习如何找BUG、创建测试、断点测试

Udacity - Software Testing Methods Udacity - Software Debugging

逻辑推理和离散数学的知识

MIT Mathematics for Computer Science

, Coursera - Introduction to Logic, Coursera - Linear and Discrete Optimization, Coursera - Probabilistic Graphical Models, Coursera - Game Theory

深入理解算法和数据结构

注释: 学习基本的数据类型(栈,队列,和包),排序算法(快速排序,归并排序,堆排序),数据结构(二进制搜索树,红黑树,哈希表),和Big O。

MIT Introduction to Algorithms

, Coursera Introduction to Algorithms

Part 1

&

Part 2 List ofAlgorithms List of Data Structures

, Book:

The Algorithm Design Manual

扎实的的操作系统知识

UC Berkeley Computer Science 162

了解用户体验设计

Udacity - UX Design for Mobile Developers

学习人工智能

Stanford University -

Introduction to Robotics Natural Language Processing Machine Learning

学习如何写编译器

Coursera - Compilers

学习密码学

Coursera - Cryptography Udacity - Applied Cryptography

学习并行编程

Coursera - Heterogeneous Parallel Programming

课外项目

注释: 创建和维护一个网站,建立自己的服务器,或者一个机器人。

Apache List of Projects Google Summer of Code Google Developer Group

参与大系统的小功能开发,阅读和理解现有代码,跟进文档和调试等

注释: GitHub是阅读他人的代码和贡献代码的好工具。

在线资源: Github,

Kiln

和其他程序员工作

注释: 这将帮助你提高你团队协作能力和向他人学习的能力。

实践你的算法知识和编码技术

注释: 通过编程比赛,例如codejam或ACM国际大学生程序设计竞赛,实践你的算法知识。

CodeJam ACM ICPC

成为一个教学助理

帮助教其他学生将有助于提高你的专业知识。

软件工程实习经验

注释: 在实习期前一段时间就要寻找实习机会。 在美国,实习在夏季和九月。 公司通常是提前几个月开始接收实习生申请。