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Ciencias de la Computación

Estructuras de Datos y Algoritmos

Curado y verificado porRoger Chen, Software Engineer, Meta
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IdiomasEnglish · 简体中文 · Español
12,00 US$Acceso de por vida
Certificado de finalizaciónverificable · compartible
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La mayoría de las personas se preparan para entrevistas de codificación resolviendo cientos de problemas de LeetCode y esperando que aparezca el correcto. Entonces el entrevistador pregunta una variación y se quedan en blanco. Este curso toma el enfoque opuesto. En lugar de 150 soluciones, dominarás los ~20 patrones que realmente las generan: ventana deslizante, dos punteros, pila monótona, retroceso, recorrido de grafos, programación dinámica y el resto. Cada lección enseña un modelo mental: cuándo usarlo, la plantilla exacta y cómo adaptarlo. Al final, mirarás cualquier problema desconocido, leerás sus pistas y sabrás qué patrón encaja. A lo largo de 44 lecciones cubrirás todos los problemas de Blind 75, NeetCode 150 y el conjunto de patrones Grokking, en una ruta deliberada y ordenada por prerrequisitos que va desde lo básico de complejidad hasta un "árbol de decisión" maestro y ejecución en vivo de entrevistas. Los ejemplos trabajados son independientes del lenguaje, luego se traducen a tu idioma y se orientan a tus empresas objetivo. No necesitas ser un genio ni memorizarlo todo. Necesitas un sistema. Inscríbete y construye uno que haga que la próxima variación se sienta familiar.

Lecciones

Acerca del creador del curso

Roger Chen
Roger Chen
Software Engineer, Meta

For Roger, the interesting part of artificial intelligence begins after the experiment succeeds. His work has involved turning research prototypes into dependable software: packaging language and vision models behind production APIs, building distributed data and feature pipelines, automating training and deployment, and monitoring accuracy, latency, drift, and infrastructure cost once systems are live. He has contributed to recommendation engines, document-understanding tools, forecasting services, and generative-AI applications using Python, C++, PyTorch, cloud platforms, and containerized infrastructure. Equally comfortable profiling an inference bottleneck, reviewing model behavior with data scientists, or explaining tradeoffs to a product team, Julian specializes in closing the distance between a promising model and a product people can actually rely on.

Reseñas (12)

4 de 5
  • Tim

    Good structure to follow along to get a big picture of the coding interview. But don't expect that you can become an "expert" after finishing the course. You still need to practice hundreds of hours on leetcode - but the big picture really help you find the pattern in your practice

  • Mahesh

    This course covers a wide range of aspects in DSA, without going into any depth. Some people might say this is not deep enough to be an expert, but honestly this is all we need in the time when AI does the real deep work

  • Beatrice

    This course is mostly AI generated, but that's exactly what I need - not bounded by one guy's knowledge limit

  • Ulyses

    Gracias por preparar el curso en español

  • Ayush

    You can probably get away in coding interview by throwing around a lot of the terminologies you learn in this crash course