干货！谷歌推荐的技术能力提升指南

译者注：本文是翻译自 Google Career 的一篇职业规划指南，需阅读原文的请自备墙梯。以下是译文：

打好扎实的计算机科学基础对于成为一个成功的软件工程师是非常重要的。本指南主要关于如何提升自己的技术能力，非常适合学生用于制定教学课程，当然这里提供的网络资源，并不意味着就可以完全取代现有的课程，正式的课程安排还是要学的（除非你不想拿到毕业证书）。

学术学习的推荐

CS课程入门

计算机科学课程导论，介绍编码的基本知识。

在线资源：Udacity – intro to CS course, Coursera – Computer Science 101

社区源码案例分享：http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj

至少要会一种get='_blank'>面向对象的编程语言：C ++、Java或Python

初级在线资源： 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

中级在线资源： Udacity’s Design of Computer Programs, Coursera – Learn to Program: Crafting Quality Code, Coursera – Programming Languages, Brown University – Introduction to Programming Languages

了解其他的编程语言

注：添加到你的知识库中——JavaScript、CSS & HTML、Ruby、PHP、C、Perl、shell script、Lisp和Scheme

在线资源： w3school.com – HTML Tutorial, Codecademy, Udacity – Mobile Web Development, Udacity – HTML5 Game Development

测试代码

注：学习如何捕捉bug，创建测试，破坏软件

在线资源： Udacity – Software Testing Methods, Udacity – Software Debugging

培养逻辑推理和学习数学离散知识

在线资源： MIT Mathematics for Computer Science, Coursera – Introduction to Logic, Coursera – Linear and Discrete Optimization, Coursera – Probabilistic Graphical Models, Coursera – Game Theory

深刻理解算法和数据结构

注：了解基本的数据类型（栈、队列和包），排序算法（快速排序、归并排序、堆排序），数据结构（二叉搜索树、红黑树、哈希表），和算法的时间复杂度.

在线资源： MIT Introduction to Algorithms, Coursera Introduction to Algorithms Part 1 & Part 2, List of Algorithms, List of Data Structures, 书籍： The Algorithm Design Manual

深刻理解操作系统

在线资源：UC Berkeley Computer Science 162

学习UX设计

在线资源： Udacity – UX Design for Mobile Developers

学习人工智能

在线资源： Stanford University - Introduction to Robotics, Natural Language Processing, Machine Learning

学习如何构建编译器

在线资源：Coursera – Compilers

了解密码学

在线资源：Coursera – Cryptography, Udacity – Applied Cryptography

了解并行编程

在线资源： Coursera – Heterogeneous Parallel Programming

尝试课外项目

注：可以是创建和维护网站，构建服务器，或打造机器人。

在线资源： Apache List of Projects, Google Summer of Code, Google Developer Group

阅读和理解来自于一个大型系统（代码库）的代码，追踪文档并调试。

注：可以在GitHub上阅读他人的代码，研究他们的项目。

在线资源：GitHub, Kiln

与其他程序员一起开发项目

注：这能有助于你提高团队合作能力，同时还可以取长补短。

实践算法知识和编码技能

注：通过类似于CodeJam和ACM国际大学生程序设计竞赛的方式来实践自己的算法知识。

在线资源：CodeJam, ACM ICPC

成为助教

这有利于增强和巩固自我的学科知识。

实习

注：提前申请实习。比如说美国的实习期是在夏天的5至9月，那么你应该提前几个月就开始申请。

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