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Hinweise zur Transkodierung ohne Grundlage für die Parteigründung

Nur-Lese-Version der Github-Seite: https://lidangzzz.github.io/How-to-run/

Kapitel 1 Zero Basic Transcoding

  1. Ihre erste Programmiersprache, Python. Python für alle (UMich) auf Coursera: https://www.coursera.org/learn/python?specialization=python
  2. Ihr zweiter und wichtigster Informatikkurs, Datenstrukturen und Algorithmen (UCSD): https://www.coursera.org/specializations/data-structures-algorithms?=#courses
  3. Erste Schritte mit dem Frontend (Reactjs):
    1. Metas Coursera Zero-based Front-End-Transcoding-Kurs: https://www.coursera.org/professional-certificates/meta-front-end-developer
    2. Wenn Sie nur die Textversion lesen möchten, empfehle ich das W3CSchool-Tutorial:
      1. HTML: https://www.w3schools.com/html/default.asp
      2. CSS: https://www.w3schools.com/css/default.asp
      3. JavaScript: https://www.w3schools.com/js/default.asp
    3. Weitere Referenzdokumente:
      1. Offizielle Dokumentation von Reactjs: https://reactjs.org/tutorial/tutorial.html
      2. MDN-Dokumentation (autoritative JavaScript-, CSS-, HTML-Dokumentation): https://developer.mozilla.org/en-US/
      3. TypeScript-Dokumentation: https://www.typescriptlang.org/docs/
    4. Interaktives Coding-Bootcamp: https://www.freecodecamp.org/learn/front-end-development-libraries/#bootstrap
  4. Erste Schritte mit dem Backend:
    1. Back-End-Sprache (ich persönlich empfehle dringend Java) Java (Duke): https://www.coursera.org/specializations/object-oriented-programming
    2. Backend-Framework (Springboot empfohlen) Springboot: https://www.youtube.com/watch?v=9SGDpanrc8U
    3. Datenbank (PostgreSQL wird empfohlen, Sie können aber auch MongoDB, Redis, MySQL usw. lernen) SQL und PostgreSQL: https://www.coursera.org/specializations/postgresql-for-everybody?#courses
    4. Amazon Webservice: https://www.youtube.com/watch?v=3hLmDS179YE
  5. Wichtige Grundkompetenzen über den Lehrplan hinaus:
    1. Richtige Verwendung von Git: https://docs.github.com/en/get-started/using-git/about-git
    2. IDE und Editor:
      1. Tutorial zum Einstieg in Visual Studio Code: https://code.visualstudio.com/docs/introvideos/basics
      2. Leitfaden zur Nutzung des Jetbrains-Familien-Buckets (IDEA, PyCharm, WebStorm usw.): https://www.jetbrains.com/help/
      3. Tutorial zum Einstieg in Visual Studio: https://visualstudio.microsoft.com/vs/getting-started/
    3. Grundlegende Syntax von Markdown-Dokumenten: https://docs.github.com/en/get-started/writing-on-github/getting-started-with-writing-and-formatting-on-github/basic-writing-and- Formatierungssyntax
    4. Handbuch zu Linux-Befehlszeilentools: https://www.freecodecamp.org/news/the-linux-commands-handbook/
  6. Interview:
    1. Junior-Version von Cracking the Coding Interview, einer klassischen Einführungsbibel für nordamerikanische Programmiererinterviews:
      1. Papierversion (bitte versuchen Sie, die Originalversion zu kaufen): https://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-Programming-Questions/dp/0984782850
      2. Elektronische Version (bitte nicht für kommerzielle Zwecke verwenden und Urheberrechtsgesetze beachten): https://github.com/Avinash987/Coding/blob/master/Cracking-the-Coding-Interview-6th-Edition-189-Programming- Fragen-und-Lösungen.pdf
    2. Leetcode, alle Algorithmusfragen von alten und modernen chinesischen und ausländischen Unternehmen finden Sie hier, mindestens 30 Fragen, keine Begrenzung: https://leetcode.com/explore/
  7. Im Folgenden finden Sie einen vollständigen Informatik-Grundkurs. Wenn Sie genügend Zeit haben, wird empfohlen, ihn vollständig zu studieren:
    1. UC Berkeley CS 61A. Die Struktur und Interpretation von Computerprogrammen: https://www.youtube.com/channel/UCuteugW6eO65Awk83I6ehoA/playlists
    2. UC Berkeley CS61B. Datenstrukturen: https://www.youtube.com/watch?v=h59h5DoNhL4&list=PLgNUCz66KaWRSVzIeT_qB2yBgHocLmRWI
  8. Maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science (Sie können es lernen, wenn Sie interessiert sind, es wird jedoch nicht als nullbasierte Transkodierungsrichtung empfohlen):
    1. Maschinelles Lernen von Andrew Ng: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
    2. Deep Learning von Andrew Ng: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning#courses
    3. IBM Data Science: https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science#courses
  9. GeorgiaTech/UIUC/UT-Austin Online CS Master, das günstigste formelle Online-CS-Masterprogramm in den Vereinigten Staaten:
    1. Vorteile: renommierteste Schulen, formeller Master-Abschluss, mit 9.000 US-Dollar der günstigste in den Vereinigten Staaten;
    2. Nachteile: Remote, kein CPT/OPT (Cannot Work Internship), geeignet für diejenigen, die bereits eine Green Card besitzen, L1 übertragen oder ihre akademischen Qualifikationen in China übertragen können;
    3. Offizielle Website des Georgia Tech Online CS Master-Programms https://omscs.gatech.edu/
    4. Offizielle Website des UIUC Online CS Master-Programms https://cs.illinois.edu/academics/graduate/professional-mcs/online-master-computer-science
    5. Offizielle Website des UT-Austin Online CS Master-Programms https://www.cs.utexas.edu/graduate-program/masters-program/msonline
  10. Unabhängig von den Kosten gehen Sie ins Silicon Valley, um NEU CS Align Master in Computer Science zu transkodieren:
    1. Vorteile: Top-Schulen, reguläre Masterstudiengänge, eigenes kooperatives Praktikum, physische Fahrt durch das Silicon Valley für Vorstellungsgespräche, niedrige Schwelle, kein Bachelor-Abschluss in Informatik erforderlich, starke Atmosphäre für transkodierte internationale Studierende, um Fragen zu beantworten und Jobs zu finden;
    2. Nachteile: teuer (Studienbudget 70.000 $)
    3. Adresse: https://www.khoury.northeastern.edu/programs/align-masters-of-science-in-computer-science/
  11. Diskussion und Hilfe:
    1. Telegramm (Diskussion): https://t.me/lidang
    2. Discord (Hilfe, Fragen und Antworten, Ressourcenfreigabe usw.): https://discord.com/invite/kCdnP3w49E
    3. Parteigründung Twitter: https://twitter.com/lidangzzz

Kapitel 2: Sind Ihre Qualifikationen für die Transkodierung geeignet? Bitte absolvieren Sie den folgenden Test

Nachdem Sie Python und Datenstrukturen erlernt haben, versuchen Sie bitte, die folgenden Leetcode-Fragen unabhängig zu beantworten:

  1. Nr. 1 Zweisumme https://leetcode.com/problems/two-sum/
  2. Nr.9 Palindrome-Nummer https://leetcode.com/problems/palindrome-number/
  3. Nr. 21 Zwei sortierte Listen zusammenführen https://leetcode.com/problems/merge-two-sorted-lists/
  4. Nr.26 Duplikate aus sortiertem Array entfernen https://leetcode.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/
  5. Nr. 89 Gray Code https://leetcode.com/problems/gray-code/
  6. Nr. 94 Binary Tree Inorder Traversal https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/
  7. Nr.226 Binären Suchbaum umkehren https://leetcode.com/problems/invert-binary-tree/
  8. Nr.231 Potenz der Zwei https://leetcode.com/problems/power-of-two/
  9. Nr. 257 Binärbaumpfade https://leetcode.com/problems/binary-tree-paths/
  10. Nr.264 Hässliche Nummer II https://leetcode.com/problems/ugly-number-ii/
  11. Nr.334 Reverse String https://leetcode.com/problems/reverse-string/

Wenn Sie die oben genannten 11 Fragen richtig beantworten können oder nach dem Lesen der Antworten richtig verstehen und nach dem Ausschalten der Antworten richtig antworten können – herzlichen Glückwunsch, Sie haben das Potenzial und die Qualifikation zur Transkodierung und können offiziell ernsthaft über eine Transkodierung nachdenken von Grund auf neu (Bewerben Sie sich für Masterstudiengänge und lernen Sie systematisch alle Grundkurse der Informatik von Grund auf)!

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