成为谷歌工程师是不是特别难?不用,自学 8 个月也可以!

   日期:2020-10-31     浏览:79    评论:0    
核心提示:好的学习资源值得让所有人都知道。

这篇文章的原稿是一个读者发给我的,我觉得真心不错,就自己整理了一下,文章后面还提供了 PDF 离线版的地址,希望能够对小伙伴们一点点帮助,不喜轻喷。(逃

首先来看一下谷歌工程师的要求:名校出身、CS(Computer Science,计算机科学)专业背景、博士学位加持,技术过硬?

这么苛刻的条件,成为谷歌工程师是不是特别难?国外一个叫 John Washam 的小哥告诉你:不用,自学 8 个月也可以!

John Washam 励志要成为一名谷歌软件工程师,但没有 CS 专业背景的他,只能通过自己的努力来达成目标。

于是,8 个月的时间里,小哥花了数千小时阅读书籍、编写代码、观看 CS 技术讲座,一路披荆斩棘、打怪升级。

最终,虽然没有去成谷歌,还顺利成为了一名亚马逊 AWS 的技术专家,年薪百万(亚马逊真心也不错)。

更加难能可贵的是,小哥还将自学经验编写成了一份教程,在 GitHub 上线以来,已收获 140k+ 星的好评。

项目地址如下所示:

https://github.com/jwasham/coding-interview-university

小哥说:“即便没有面上梦寐以求的谷歌,但是这份教程,也算是好好充实了一下自己。”

小哥最初的目的是“考上”谷歌,于是每天自学 8-12 个小时,坚持了 8 个多月。一边学习,一边顺手整理出了这份自学项目。

小哥表示:

无论你要面试哪家软件公司,这个项目都可以让你做好充分的准备,包括像亚马逊、Facebook、谷歌和微软这样的科技巨头。

接下来,我们就跟着小哥的脚步去了解一下这份面试宝典。

首先要做的就是选择一门编程语言,在 Google,一般是 C++、Java、Python,有时也会用到 JavaScript、Ruby。

接着开始学习计算机的一些知识,比如说计算机是如何处理一段程序的,编译器是如何工作的,浮点数是如何存储的。

然后是算法复杂度、Big-O(用于描述函数渐近行为的数学符号)、渐进分析法、数据结构(数组、链表、堆栈、队列、哈希表、图)。以及二分查找、按位运算。

还有树这块,知识点比较多,我画一个思维导图:

排序这块的知识点也不少,继续上思维导图:

此外还有递归、动态规划、组合与概率、NP(非決定性多项式集合,是计算理论中最重要的集合之一)和 NP-完全和近似算法、缓存、线程与进程、系统设计。

这么多知识点,是不是觉得有点懵逼?

来看一下小哥的经验心得:

1)意识到你不可能一遍就记住所有的知识点,这点心理建设很重要。

2)把要回顾的知识点做成抽认卡:正常的及带有代码的,类似于背单词。然后在抽认卡上做笔记,在你真正懂得如何解决问题之前,多问自己几次。重复地问答可帮助您深刻记住该知识点。

3)回顾,回顾,回顾,每编程半个小时就要休息一下,并去回顾你的抽认卡。

4)专注。在学习的过程中,往往会有许多令人分心的事占据着我们宝贵的时间。因此,专注和集中注意力是非常困难的。

学到一定程度后,就可以准备面试了。面试的第一步当然是要有一份好的简历,这样才能为你争取到宝贵的面试机会。

Steve Yagge 给出的 10 个小贴士可以帮你做出一份还不错的简历。

1)一开始,没人在乎你,所以不要在简历上谈你的希望、目标、梦想、抱负。

2)尽量使用纯文字,不要花里胡哨的。

3)记得检查,不要出现错别字。一些英文术语一定要大小写敏感。

4)不要在简历中记录你参与了什么,而是实际做了什么。

5)不要盲目夸大自己。

6)不要在简历上罗列一些无关紧要的证书。

7)请不要轻易说“精通”二字。

8)不要妄自菲薄,自信点。

9)不要写一些无聊的内容。

10)实事求是。

Steve Yagge 曾经在亚马逊和 Google 工作过,因此他的建议还是很值得参考的。

在面试时,你可能会遇到这 20 个问题:

  • 你为什么想得到这份工作?
  • 你解决过的最有难度的问题是什么?
  • 面对过的最大挑战是什么?
  • 见过的最好或者最坏的设计是怎么样的?
  • 对某项 Google 产品提出改进建议。
  • 你作为一个个体同时也是团队的一员,如何达到最好的工作状态?
  • 你的什么技能或者经验是你的角色中不可或缺的?为什么?
  • 你在某份工作或某个项目中最享受的是什么?
  • 你在某份工作或某个项目中面临过的最大挑战是什么?
  • 你在某份工作或某个项目中遇到过的最蛋疼的 Bug 是什么样的?
  • 你在某份工作或某个项目中学到了什么?
  • 你在某份工作或某个项目中哪些地方还可以做的更好?

你最好为每个问题准备 2-3 种回答,可以通过故事的形式来回答,面试官会更喜欢听。

在你回答完所有问题之后,并不意味着全部都结束了。如果面试官问你:“你有什么问题吗?”千万不要说自己什么问题了!可以试试下面这些问题:

  • 团队多大规模?
  • 开发周期是怎样的? 会使用瀑布流/极限编程/敏捷开发么?
  • 经常会为 deadline 加班么? 或者是有弹性的?
  • 团队里怎么做技术选型?
  • 每周平均开多少次会?
  • 你觉得工作环境有助于员工集中精力吗?
  • 目前正在做什么工作?
  • 喜欢这些事情吗?
  • 工作期限是怎么样的?

如果你顺利获得了梦想的职位,那么恭喜你!当然,这并不意味着一切都结束了,你还需要坚持学习,得到一份工作只是一个新的开始。

下面这些内容推荐给你继续学习下:

当然了,小哥之所以这么优秀,是有原因的。

从高中起,小哥就开始学习编程,学的是 BASIC 语言,这还在是上世纪 90 年代。大学毕业拿到经济学学位后,他先是在军队服役两年,驻扎韩国。

退役后他留在韩国教英语,突然发现自己离开 CS 领域的这几年间,太多的新技术新工具出现,自己的知识结构出现了断层,无法支撑起一个程序员的职业生涯了。

于是他利用一切业余时间,艰苦地学习 Perl、HTML、CSS(当时还是新东西)、JavaScript 和 SQL。

终于在 2001 年,小哥正式成为了一个网页开发程序员,开始了 19 年的码农生涯。

截止 2017 年,John 的职业生涯可谓十分成功:在大小公司都有过任职、组建管理过项目团队、经营壮大过初创公司,自己还亲自创办了 3 家软件公司,其中 2 家至今还在健康运营着。

按照小哥的话说,这十几年的工作经历,将他锻炼成了一个合格的程序员、一个优秀的产品经理、一个 CEO、一个市场销售。

但是他的目标不止于此。他的梦想是在谷歌任职软件工程师,在充满智慧和创造力的团队里提高自己。

最初他认为凭自己的工作经验可以轻松获得职位,但拿到了谷歌面试题后他才发现自己欠缺太多。

一个优秀的软件工程师应该精通数据结构和算法、汇编语言、内存设计等,还要综合考虑代码和程序结构对机器在应用场景下的影响。

于是他以一份谷歌试题为指导,开始了自学编程。并且在 GitHub 上创建了「9894项目」,因为谷歌建立于1998 年 9月 4 日。后来这个项目改名为现在的「coding interview university」。

小哥结合自己的学习经历,给出了三点自学编程的建议。

1)早问早计划,不要想当然

小哥最大的教训是自己花了太多时间学习根本用不上的东西,比如他曾经用了 3 周时间阅读了 1000 多页 C++ 的资料,但是最后面试和工作中用的却是 Python。

这个例子不是说 C++ 没必要学。而是强调你要提前收集信息做出计划,在不同的项目上分配合理的学习时间,提高效率。切忌「我觉得……」。

2)初学时,视频比看书效率更高

初学时,视频就像老师一样,快速引导你入门。但想要深入的话,还得通过读书深入的学习,课余时间也很重要。

3)反复温习

不断反复是形成记忆的关键,正如我们在上文提到的,小哥推荐使用记忆卡。

他为自己制作了 1792 张电子记忆卡,一有空闲时间就掏出来温习,比如超市排队时、公交车上、挤地铁时等等。

小哥说,他现在他已经全面掌握了软件工程的基本技能,无惧工作中的任何挑战,并且实现自我飞跃的那一天越来越近。

对于我们普通人来说,也应该像小哥一样,认定一个目标,然后制定计划、勤奋付出,最后天道酬勤获得回报。

小哥可能是「一万小时定律」的拥趸,但就算按照他每天 12 小时、坚持 8 个月(每月 31 天)算,也不过 2976 个小时——远未到 1 万个小时。

但就是这样目标坚定的 8 个月,小哥成功获得了大厂(虽然不是谷歌,但亚马逊软件工程师的平均年薪也超过百万人民币了)认可。

这是我在 GitHub 看到的最励志的故事,也是我希望让更多人看到的原因,并且由衷地希望更多人因为这样的经历和分享,创造属于自己的故事。

坊间笑谈太多的“从入门到放弃”,但也有人“从入门到百万年薪”。

生命不息,奋斗不止,Keep walking~

PS:来看一下这份140k+ 星的面试攻略的部分目录:

真心不错,贴一下在线地址,出自稀土掘金翻译:

https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/master/translations/README-cn.md

我知道,一定有小伙伴喜欢离线版的,因为 GitHub 有时候打开很慢,那么我也贴心地整理好了,PDF 版的地址:

链接:https://pan.baidu.com/s/1tOyMq3sGa2-xuajGJJYwOQ 提取码:om0i

多说一句,遇到好的资源,在让它吃灰的同时,能学一点就赚一点,对吧?知识是无穷无尽的,但只要我们比其他人多学到了那么一点点,那是不是就超越了呢?

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