如何短时间高效刷LeetCode来准备CS面试?
全美炎热的天气，快要把在美帝的小伙伴们烤焦。正如许多即将开学进入求职市场，为了秋招拿到dream offer而焦头烂额的同学一样。而众所周知，在美国的童鞋们，都有一个隐藏的求职鄙视链：
一般来讲，找工作的难易程度大致从Computer Science→EE→其他工程类→数学统计等理工类→文科类专业。而Computer Science的同学求职必经之路就是刷题！衣带渐宽终不悔, 只为了Leetcode上那一道道铭记于心的印记，比自己家地址都要记得牢啊！！
刷LeetCode，要拿出衣带渐宽终不悔的决心，女朋友连环Call都不接的勇气，以及记题要比记你银行密码还熟练的决心。
码农秘籍《LeetCode》
但是, 成功是有方法的! 不要为了效率低下而烦恼. 下面分享一下高效刷题法:
刷题的真相
想到复习的算法和想刷的题立刻记下来，每天统一时间整理、分主次（优先级）、制定LeetCode计划。
刷题的安排要留下字面记录，以便反查。
一次专心只刷一到题，至少连续专注在一道题上, 搞懂搞通, 不要被随便打断。
参照记录，及时回顾自过刷过的题，不断地改进方法。
想进一步了解如何高效处理LeetCode，领先他人一步？
公开课：如何短时间高效刷LeetCode来准备CS面试?
时间: 08/05/2017
PST 10: 00am--11: 30am
1. LeetCode in Interview.
2. Value of LeetCode.
3. Language to choose.
4. How to prepare a tech interview.
5． Example: DP on LeetCode
6. Q&A环节
有一定理工科背景，会简单编程，CS、EE等专业的同学。
毕业于Yale, 长期于硅谷资深程序开发,知名Python教学丛书中文译作者. 具有丰富算法以及LeetCode经验.
获得链接直接报名！本次公开课以网络课程形式进行。
当然，Computer Science 是现阶段越来越多人关注的专业
好找工作&高薪
成了这个专业的代名词
而你看到的只是做专业码农的CS
而你不知道的是，CS在数据这篇原野上有多少可以挖掘的土地！
当一个CS大神学会了数据
你就可以指着曾经对你指手画脚的
Project Manager说
在现阶段这样一个数据技术和市场导向型的社会
了解一个职位最好的办法就是看各家所需
所以了解每个公司的工作要求
就是对了解这个职位最好的了解
我们为大家呕心沥血整理了一组最新
各大公司的大数据工程师（Big Data Engineer)
今天用码农式最简洁的交流方式为大家
有营养的文章
在开始好好说话之前，让我们先甩个我们收集到的资料目录截图
下面是几个为大家整理出来的
大公司的 Job Deion
Amazon Studios, Santa Monica
Data Engineer, 544395
特色:构架,建造和支持分析平台; 拥有设计，创造和管理超大型数据库。
设计以及实施可扩张的解决方案.
技能点:数据库模型, Spark, Hive, Python,
MapReduce, ETL
Data Engineer, 524398
特色:智能安全组，建造和管理复杂数据流水线，
优化Petabyte级别数据仓储，多来源渠道数据获取和整理
技能点: Big Data Technologies
(Hadoop, Hive,Hbase, Pig, Spark, etc.)
Data Engineer, 560218
特色: 零售组；寻找有才的，机智的数据工程师来自己开始
着手建造一个牛掰的商业回报分析系统
技能点:Big Data Technologies
(Hadoop, Hive,Hbase, Pig, Spark, etc.)
At least one modern programming language
(Python, Ruby, Java, etc)
Data Infrastructure Engineering, 12002
特色: 实时数据流构架，集群管理，
数据流管理，机器学习平台.
技能点:Kafka, Hadoop, Hive, Presto,
Working with data at the petabyte scale
Data Engineer, ~E
特色:设计scalable的实时以及批量数据处理系统构架,
负责Hadoop-based的数据平台,设计健康可持续发展的公司系统数据构架
技能点:Hadoop ecosystem and Linux environments,
Experience with Big Data technologies
(e.g. MapReduce, Spark,Storm, Hive, Impala, Pig, Kafka, Elastic Search)
and workflow scheduling (e.g.Jenkins, Oozie)
Data Engineer, Data & Analytics组
特色: 构架, 设计一流的数据流水线,
设计建造并上线极高效率
和可靠的框架来移动Ridiculously Large的数据仓库
技能点:LAMP, Hive, Java/Python
Big Data Engineer, Google Cloud
特色:为产品建立roadmap和关键project milestones.
管理和维护Google Cloud
技能点: Experience with data processing software (such as Hadoop, Spark, Pig, Hive) and open source software (such as Cassandra, MongoDB, RabbitMQ, NGINX, Redis, Elasticsearch) along with data processing algorithms (MapReduce, Flume).
Data Engineer
特色:为business flow设计和制作数据仓库、流水线、
寻求BigData Stack的最佳实践优化数据迁移
技能点:Experience in the Big Data space
(Hadoop Stack like M/R, HDFS, Pig, Hive, Flume, Sqoop, etc.
Data Engineer, 1055621
特色:设计，开发大规模，大容量，高性能数据分析平台，
将商业需求转化为数据构架
技能点: big data systems ?COSMOS/ADL,Scope/Hive, SQL, Python?, esp. in cloud environments.
Senior Data Engineer, Content Analytics
特色:建造一个大型的、丰富的、充满内容和智慧的netflix数据集，
建立相关部门之间的紧密连接
技能点:Batch‐driven ETL over distributed data
(e.g. Hadoop, Spark, and MPP databases)
我决定用一个聪明的分割线
单独分出一个
聪明的小总结
你以为数据工程师是吃素的么
他们接触的全都是公司核心的基础构架和信息系统建设
有机会自己设计，自己开发，自己上线，
直接一统江湖
玩的都是几十，几百，几千，几亿TB的数据
Data Engineer
也拯救了世界
想要迈出求职第一步？
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2016年3月 Java大版内专家分月排行榜第二2016年2月 Java大版内专家分月排行榜第二2015年11月 Java大版内专家分月排行榜第二2015年10月 Java大版内专家分月排行榜第二
2017年6月 总版技术专家分月排行榜第三
2017年9月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一2017年8月 多媒体开发大版内专家分月排行榜第一2017年8月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一2017年7月 多媒体开发大版内专家分月排行榜第一2017年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一2017年6月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一2017年5月 多媒体开发大版内专家分月排行榜第一2017年4月 多媒体开发大版内专家分月排行榜第一2016年1月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年11月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年10月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年9月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年7月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年6月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年3月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年2月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2015年1月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年12月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年11月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年10月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年9月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年8月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一2014年7月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一
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