메뉴
메뉴
메뉴
카테고리 레이어
배경
실리콘밸리에서 통하는 파이썬 인터뷰 가이드
런젠펑, 취안수쉐 저/신준기 역
Jpub
0(0)
- 소장
- 대여 (1095일)
-
정가18,900원
-
판매가0% 18,900원
-
me포인트
최대로 받을 수 있는 예상 적립액입니다.
최종 결제하는 금액에 따라 달라질 수 있으니,
정확한 적립 포인트는 결제 페이지에서 확인해주세요.최대 1,045P 적립
-
구매 적립 5%945P
-
최대 리뷰 적립100P
-
-
정가18,900원
-
판매가0% 18,900원
-
me포인트
최대로 받을 수 있는 예상 적립액입니다.
최종 결제하는 금액에 따라 달라질 수 있으니,
정확한 적립 포인트는 결제 페이지에서 확인해주세요.최대 3,880P 적립
-
구매 적립 20%3,780P
-
최대 리뷰 적립100P
-
구매 전 반드시
유의사항을
확인해주세요.
iOS·Android 모바일/태블릿 및 PC(Windows, Mac) 모두 이용 가능합니다.
실리콘밸리 기술 면접, 무엇이 다르고 어떻게 통과할 수 있는가
저자 런젠펑은 구글에 입사해 면접관이자 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 수많은 인터뷰를 겪으며 지원자와 면접관 양쪽의 경험을 쌓았고, 그 지식을 집대성해 이 책을 집필했다. AI 시대에 잔재주는 통하지 않는다. 기초적인 자료구조와 알고리즘부터 시스템 설계까지, 다양한 유형의 문제를 접하고 논리적인 사고로 문제를 해결해나가는 감각을 익혀야 한다. 100여 개의 인터뷰 문제와 그 해법을 통해 한 단계 높은 엔지니어로 거듭날 수 있다.
책의 문제는 리트코드로 편리하게 실습이 가능하며, 실제 면접 시 어떻게 답하는 것이 좋은지 면접관의 관점에서 설명한다. 스택, 큐, 연결 리스트 등의 데이터 구조 기초부터 시작해 동적 프로그래밍, BFS/DFS, 나아가 TinyURL, X, 넷플릭스 추천 시스템 등 빅데이터/머신러닝 시스템 설계 이론과 실습까지 폭넓은 주제를 다룬다. 실리콘밸리 최고 기업은 물론 국내 어떤 IT 기업의 면접도 자신 있게 대처할 수 있을 것이다.
옮긴이 머리말
베타리더 후기
추천의 글
서문
PART I 면접 프로세스
CHAPTER 1 실리콘밸리 기업 면접 프로세스
1.1 일반 전화 인터뷰
1.2 기술 전화 인터뷰
__1.2.1 스몰 토크 세션 / 1.2.2 기술 커뮤니케이션 세션 / 1.2.3 질문 세션
1.3 현장 면접
__1.3.1 현장 면접 질문 세션 / 1.3.2 활발한 의사소통 유지하기
PART II 데이터 구조
CHAPTER 2 리스트
2.1 리스트의 기본 지식
__2.1.1 리스트 생성 / 2.1.2 리스트 원소 추가 / 2.1.3 리스트 원소 삭제
2.2 예제 1: 가장 많이 연속되는 1의 개수 구하기
2.3 예제 2: 이진수 덧셈
2.4 예제 3: 범위 합 구하기
__2.4.1 1차원 배열 사용 풀이 / 2.4.2 2차원 배열 사용 풀이
2.5 예제 4: 무작위 인덱스 추출
2.6 예제 5: 다음 순열 내림차순 배열 구하기
2.7 예제 6: 숫자 변환 가능 여부 검증
2.8 예제 7: 순환소수 표현하기
CHAPTER 3 스택
3.1 스택의 기본 지식
__3.1.1 스택 연산과 시간 복잡도 / 3.1.2 스택의 3가지 구현 방법
__3.1.3 스택의 응용
3.2 예제 1: 최소 제거 작업으로 유효한 괄호 만들기
3.3 예제 2: 함수 실행 시간 측정
CHAPTER 4 큐
4.1 큐의 3가지 구현 방법
4.2 예제 1: 원형 큐 설계
4.3 예제 2: 합이 K보다 큰 최단 연속 하위 배열의 길이 찾기
CHAPTER 5 우선순위 큐
5.1 우선순위 큐의 3가지 구현 방법
5.2 예제 1: K명의 근로자를 고용하는 데 드는 최소 비용
5.3 예제 2: 연속 하위 수열 분할 가능 확인
CHAPTER 6 딕셔너리
6.1 딕셔너리의 기본 지식
__6.1.1 딕셔너리 생성 58 / 6.1.2 딕셔너리 원소 추가
__6.1.3 딕셔너리 원소 접근 61 / 6.1.4 딕셔너리 원소 제거
6.2 예제 1: 합이 K인 연속 하위 배열의 총 개수 찾기
6.3 예제 2: 카드 구성의 최댓값
6.4 예제 3: 삽입, 삭제, 반환 함수를 가지는 데이터 구조 설계
6.5 예제 4: LRU 캐시 구현
CHAPTER 7 세트
7.1 세트의 기본 지식
7.2 세트의 기본 작업
__7.2.1 원소 추가 / 7.2.2 원소 삭제 / 7.2.3 합집합 / 7.2.4 교집합
CHAPTER 8 연결 리스트
8.1 두 리스트 합치기
8.2 이중 포인터 알고리즘
8.3 예제 1: 연결 리스트의 순환 유무 확인 문제
8.4 예제 2: 두 개의 연결 리스트의 교차점 찾기
8.5 예제 3: 무작위 연결 리스트 복제
8.6 예제 4: 역방향 연결 리스트
CHAPTER 9 이진 트리
9.1 트리 순회
__9.1.1 전위 순회 / 9.1.2 중위 순회 / 9.1.3 후위 순회 / 9.1.4 레벨 순회
9.2 트리 순회의 재귀적 알고리즘
__9.2.1 하향식 접근 방법 / 9.2.2 상향식 접근 방법
9.3 예제 1: 최소 공통 조상 문제
9.4 예제 2: 이진 트리의 직렬화 및 역직렬화
9.5 예제 3: 이진 트리의 최대 경로합 구하기
9.6 예제 4: 이진 트리를 이중 연결 리스트로 변환하기
CHAPTER 10 기타 트리 구조
10.1 트라이
__10.1.1 트라이의 데이터 구조 / 10.1.2 트라이 단어 삽입
__10.1.3 트라이 단어 검색
10.2 세그먼트 트리
10.3 이진 인덱스 트리(펜윅 트리)
__10.3.1 이진 인덱스 트리의 표현 / 10.3.2 getSum() 함수
__10.3.3 update() 함수 / 10.3.4 이진 인덱스 트리의 작동 방식
10.4 예제 1: 부분 배열의 합의 개수
__10.4.1 세그먼트 트리 알고리즘 사용 풀이 / 10.4.2 이진 인덱스 트리 사용 풀이
__10.4.3 이진 탐색 사용 풀이
10.5 예제 2: 자신보다 작은 숫자의 개수 계산
__10.5.1 이진 인덱스 트리 사용 풀이 / 10.5.2 이진 탐색 사용 풀이
__10.5.3 세그먼트 트리 사용 풀이
CHAPTER 11 그래프
11.1 그래프 표현
__11.1.1 인접 행렬 / 11.1.2 인접 리스트
11.2 예제 1: 그래프 깊은 복사하기
11.3 예제 2: 그래프 순환 검증
__11.3.1 깊이 우선 탐색 사용 풀이 / 11.3.2 너비 우선 탐색 사용 풀이
__11.3.3 유니언 파인드 사용 풀이
PART III 알고리즘
CHAPTER 12 이진 탐색
12.1 예제 1: 제곱근 찾기
12.2 예제 2: 피벗(회전)된 값 인덱스 검색
12.3 예제 3: 회의실 예약 문제
__12.3.1 심화 문제 1: 최적화 방법
__12.3.2 심화 문제 2: 여러 회의실을 예약하는 방법
CHAPTER 13 이중 포인터 알고리즘
13.1 예제 1: 희소행렬의 내적
13.2 예제 2: 부분 문자열 최소 윈도 문제
13.3 예제 3: 닫힌 구간의 교차 구간 찾기
13.4 예제 4: 가장 긴 연속 1의 개수 찾기
13.5 예제 5: 목표 문자열 찾기-슬라이딩 윈도
CHAPTER 14 동적 프로그래밍
14.1 동적 프로그래밍의 기본 지식
14.2 예제 1: 동전 거슬러주기
14.3 예제 2: 주식 매매 최대 이익 찾기
14.4 예제 3: 전체 디코딩 방법의 수 계산
CHAPTER 15 깊이 우선 탐색
15.1 깊이 우선 탐색의 응용
15.2 예제 1: 태평양과 대서양 횡단 문제
15.3 예제 2: 승자 예측
15.4 예제 3: 표현식 연산자 추가하기
CHAPTER 16 역추적
16.1 예제 1: 스도쿠 풀기
16.2 예제 2: 청소 로봇
CHAPTER 17 너비 우선 탐색
17.1 너비 우선 탐색의 응용
17.2 예제 1: 벽과 문
17.3 예제 2: 커리큘럼
17.4 예제 3: 버스 노선
17.5 예제 4: 이분 그래프 판단
17.6 예제 5: 단어 사다리
CHAPTER 18 유니언 파인드
18.1 유니언 파인드의 기본 지식
18.2 예제: 친구 원 구하기
__18.2.1 너비 우선 탐색 사용 풀이 / 18.2.2 깊이 우선 탐색 사용 풀이
__18.2.3 유니언 파인드 사용 풀이
CHAPTER 19 데이터 구조와 알고리즘 인터뷰 실전
19.1 예제 1: 파일 시스템
__19.1.1 데이터 구조 설계 / 19.1.2 면접 주요 포인트
__19.1.3 코드 작성
19.2 예제 2: 가장 긴 연결 단어 목록 길이 구하기
__19.2.1 단어 사전 데이터 구조 설계 / 19.2.2 저장소/캐싱 사용
__19.2.3 면접 주요 포인트
19.3 예제 3: 원 그룹
__19.3.1 원 그룹의 수 / 19.3.2 가장 큰 k개의 원의 그룹
PART IV 시스템 설계
CHAPTER 20 시스템 설계 이론
20.1 설계 단계
__20.1.1 사용 시나리오, 제약 및 가정 조건 확인
__20.1.2 상위 아키텍처 구성 / 20.1.3 핵심 컴포넌트 설계
__20.1.4 확장 설계
20.2 도메인 네임 시스템
20.3 로드 밸런서
20.4 분산 캐시 시스템
20.5 안정 해시
CHAPTER 21 시스템 설계 실습
21.1 분산 캐시 시스템 설계
__21.1.1 캐시 무효화 / 21.1.2 캐시 제거 정책
__21.1.3 분산 키-값 캐시 설계 시스템
21.2 웹 크롤러 시스템 설계
__21.2.1 아키텍처 설계 / 21.2.2 크롤러 서비스 구현
__21.2.3 중복 링크 처리 / 21.2.4 크롤링 결과 업데이트
__21.2.5 확장성 설계
21.3 TinyURL의 암호화와 복호화
__21.3.1 시스템 요구 사항 및 목표 / 21.3.2 리소스 추정 및 제약
__21.3.3 시스템 API / 21.3.4 핵심 알고리즘 설계
__21.3.5 데이터베이스 설계 / 21.3.6 데이터 파티셔닝
__21.3.7 캐싱 / 21.3.8 로드 밸런서
21.4 검색어 자동 완성 기능 설계
__21.4.1 기본 시스템 설계 및 알고리즘 / 21.4.2 주요 데이터 구조
__21.4.3 최적화 설계
21.5 뉴스피드 업데이트 기능 설계
21.6 X 애플리케이션 설계
21.7 우버/리프트 앱 설계
CHAPTER 22 멀티스레드 프로그래밍
22.1 멀티스레딩 면접 질문
22.2 예제 1: 물 분자의 형성
22.3 예제 2: 0, 짝수, 홀수 출력
CHAPTER 23 머신러닝 시스템 설계
23.1 머신러닝의 기본 지식
__23.1.1 머신러닝이란 무엇인가 / 23.1.2 머신러닝을 사용하는 이유
__23.1.3 지도 학습과 비지도 학습 / 23.1.4 분류 모델과 회귀 모델
__23.1.5 문제 변환 / 23.1.6 데이터 문제
__23.1.7 머신러닝 작업 흐름 / 23.1.8 피처 엔지니어링
__23.1.9 과소적합과 과적합 / 23.1.10 편향과 분산
23.2 머신러닝에 대한 고급 지식
__23.2.1 불균형 이진 분류 데이터 처리 / 23.2.2 가우스 혼합 모델과 K-평균 비교 __23.2.3 그레이디언트 부스팅 / 23.2.4 의사 결정 트리에 제약 조건 부여
__23.2.5 가중치 업데이트 / 23.2.6 확률적 그레이디언트 부스팅
__23.2.7 정규화
23.3 머신러닝 인터뷰
__23.3.1 머신러닝 면접 주요 포인트 / 23.3.2 머신러닝 인터뷰 대응 전략
23.4 예제 1: 검색 순위 시스템
__23.4.1 문제 해석 / 23.4.2 지표 분석
__23.4.3 아키텍처 / 23.4.4 결과 선택
__23.4.5 훈련 데이터 생성 / 23.4.6 순위 산정
__23.4.7 결과 필터링
23.5 예제 2: 넷플릭스 추천 시스템
__23.5.1 문제 해석 / 23.5.2 지표 분석 / 23.5.3 아키텍처
__23.5.4 피처 엔지니어링 / 23.5.5 추천 영화 리스트 생성
__23.5.6 훈련 데이터 생성 / 23.5.7 순위 산정
찾아보기
베타리더 후기
추천의 글
서문
PART I 면접 프로세스
CHAPTER 1 실리콘밸리 기업 면접 프로세스
1.1 일반 전화 인터뷰
1.2 기술 전화 인터뷰
__1.2.1 스몰 토크 세션 / 1.2.2 기술 커뮤니케이션 세션 / 1.2.3 질문 세션
1.3 현장 면접
__1.3.1 현장 면접 질문 세션 / 1.3.2 활발한 의사소통 유지하기
PART II 데이터 구조
CHAPTER 2 리스트
2.1 리스트의 기본 지식
__2.1.1 리스트 생성 / 2.1.2 리스트 원소 추가 / 2.1.3 리스트 원소 삭제
2.2 예제 1: 가장 많이 연속되는 1의 개수 구하기
2.3 예제 2: 이진수 덧셈
2.4 예제 3: 범위 합 구하기
__2.4.1 1차원 배열 사용 풀이 / 2.4.2 2차원 배열 사용 풀이
2.5 예제 4: 무작위 인덱스 추출
2.6 예제 5: 다음 순열 내림차순 배열 구하기
2.7 예제 6: 숫자 변환 가능 여부 검증
2.8 예제 7: 순환소수 표현하기
CHAPTER 3 스택
3.1 스택의 기본 지식
__3.1.1 스택 연산과 시간 복잡도 / 3.1.2 스택의 3가지 구현 방법
__3.1.3 스택의 응용
3.2 예제 1: 최소 제거 작업으로 유효한 괄호 만들기
3.3 예제 2: 함수 실행 시간 측정
CHAPTER 4 큐
4.1 큐의 3가지 구현 방법
4.2 예제 1: 원형 큐 설계
4.3 예제 2: 합이 K보다 큰 최단 연속 하위 배열의 길이 찾기
CHAPTER 5 우선순위 큐
5.1 우선순위 큐의 3가지 구현 방법
5.2 예제 1: K명의 근로자를 고용하는 데 드는 최소 비용
5.3 예제 2: 연속 하위 수열 분할 가능 확인
CHAPTER 6 딕셔너리
6.1 딕셔너리의 기본 지식
__6.1.1 딕셔너리 생성 58 / 6.1.2 딕셔너리 원소 추가
__6.1.3 딕셔너리 원소 접근 61 / 6.1.4 딕셔너리 원소 제거
6.2 예제 1: 합이 K인 연속 하위 배열의 총 개수 찾기
6.3 예제 2: 카드 구성의 최댓값
6.4 예제 3: 삽입, 삭제, 반환 함수를 가지는 데이터 구조 설계
6.5 예제 4: LRU 캐시 구현
CHAPTER 7 세트
7.1 세트의 기본 지식
7.2 세트의 기본 작업
__7.2.1 원소 추가 / 7.2.2 원소 삭제 / 7.2.3 합집합 / 7.2.4 교집합
CHAPTER 8 연결 리스트
8.1 두 리스트 합치기
8.2 이중 포인터 알고리즘
8.3 예제 1: 연결 리스트의 순환 유무 확인 문제
8.4 예제 2: 두 개의 연결 리스트의 교차점 찾기
8.5 예제 3: 무작위 연결 리스트 복제
8.6 예제 4: 역방향 연결 리스트
CHAPTER 9 이진 트리
9.1 트리 순회
__9.1.1 전위 순회 / 9.1.2 중위 순회 / 9.1.3 후위 순회 / 9.1.4 레벨 순회
9.2 트리 순회의 재귀적 알고리즘
__9.2.1 하향식 접근 방법 / 9.2.2 상향식 접근 방법
9.3 예제 1: 최소 공통 조상 문제
9.4 예제 2: 이진 트리의 직렬화 및 역직렬화
9.5 예제 3: 이진 트리의 최대 경로합 구하기
9.6 예제 4: 이진 트리를 이중 연결 리스트로 변환하기
CHAPTER 10 기타 트리 구조
10.1 트라이
__10.1.1 트라이의 데이터 구조 / 10.1.2 트라이 단어 삽입
__10.1.3 트라이 단어 검색
10.2 세그먼트 트리
10.3 이진 인덱스 트리(펜윅 트리)
__10.3.1 이진 인덱스 트리의 표현 / 10.3.2 getSum() 함수
__10.3.3 update() 함수 / 10.3.4 이진 인덱스 트리의 작동 방식
10.4 예제 1: 부분 배열의 합의 개수
__10.4.1 세그먼트 트리 알고리즘 사용 풀이 / 10.4.2 이진 인덱스 트리 사용 풀이
__10.4.3 이진 탐색 사용 풀이
10.5 예제 2: 자신보다 작은 숫자의 개수 계산
__10.5.1 이진 인덱스 트리 사용 풀이 / 10.5.2 이진 탐색 사용 풀이
__10.5.3 세그먼트 트리 사용 풀이
CHAPTER 11 그래프
11.1 그래프 표현
__11.1.1 인접 행렬 / 11.1.2 인접 리스트
11.2 예제 1: 그래프 깊은 복사하기
11.3 예제 2: 그래프 순환 검증
__11.3.1 깊이 우선 탐색 사용 풀이 / 11.3.2 너비 우선 탐색 사용 풀이
__11.3.3 유니언 파인드 사용 풀이
PART III 알고리즘
CHAPTER 12 이진 탐색
12.1 예제 1: 제곱근 찾기
12.2 예제 2: 피벗(회전)된 값 인덱스 검색
12.3 예제 3: 회의실 예약 문제
__12.3.1 심화 문제 1: 최적화 방법
__12.3.2 심화 문제 2: 여러 회의실을 예약하는 방법
CHAPTER 13 이중 포인터 알고리즘
13.1 예제 1: 희소행렬의 내적
13.2 예제 2: 부분 문자열 최소 윈도 문제
13.3 예제 3: 닫힌 구간의 교차 구간 찾기
13.4 예제 4: 가장 긴 연속 1의 개수 찾기
13.5 예제 5: 목표 문자열 찾기-슬라이딩 윈도
CHAPTER 14 동적 프로그래밍
14.1 동적 프로그래밍의 기본 지식
14.2 예제 1: 동전 거슬러주기
14.3 예제 2: 주식 매매 최대 이익 찾기
14.4 예제 3: 전체 디코딩 방법의 수 계산
CHAPTER 15 깊이 우선 탐색
15.1 깊이 우선 탐색의 응용
15.2 예제 1: 태평양과 대서양 횡단 문제
15.3 예제 2: 승자 예측
15.4 예제 3: 표현식 연산자 추가하기
CHAPTER 16 역추적
16.1 예제 1: 스도쿠 풀기
16.2 예제 2: 청소 로봇
CHAPTER 17 너비 우선 탐색
17.1 너비 우선 탐색의 응용
17.2 예제 1: 벽과 문
17.3 예제 2: 커리큘럼
17.4 예제 3: 버스 노선
17.5 예제 4: 이분 그래프 판단
17.6 예제 5: 단어 사다리
CHAPTER 18 유니언 파인드
18.1 유니언 파인드의 기본 지식
18.2 예제: 친구 원 구하기
__18.2.1 너비 우선 탐색 사용 풀이 / 18.2.2 깊이 우선 탐색 사용 풀이
__18.2.3 유니언 파인드 사용 풀이
CHAPTER 19 데이터 구조와 알고리즘 인터뷰 실전
19.1 예제 1: 파일 시스템
__19.1.1 데이터 구조 설계 / 19.1.2 면접 주요 포인트
__19.1.3 코드 작성
19.2 예제 2: 가장 긴 연결 단어 목록 길이 구하기
__19.2.1 단어 사전 데이터 구조 설계 / 19.2.2 저장소/캐싱 사용
__19.2.3 면접 주요 포인트
19.3 예제 3: 원 그룹
__19.3.1 원 그룹의 수 / 19.3.2 가장 큰 k개의 원의 그룹
PART IV 시스템 설계
CHAPTER 20 시스템 설계 이론
20.1 설계 단계
__20.1.1 사용 시나리오, 제약 및 가정 조건 확인
__20.1.2 상위 아키텍처 구성 / 20.1.3 핵심 컴포넌트 설계
__20.1.4 확장 설계
20.2 도메인 네임 시스템
20.3 로드 밸런서
20.4 분산 캐시 시스템
20.5 안정 해시
CHAPTER 21 시스템 설계 실습
21.1 분산 캐시 시스템 설계
__21.1.1 캐시 무효화 / 21.1.2 캐시 제거 정책
__21.1.3 분산 키-값 캐시 설계 시스템
21.2 웹 크롤러 시스템 설계
__21.2.1 아키텍처 설계 / 21.2.2 크롤러 서비스 구현
__21.2.3 중복 링크 처리 / 21.2.4 크롤링 결과 업데이트
__21.2.5 확장성 설계
21.3 TinyURL의 암호화와 복호화
__21.3.1 시스템 요구 사항 및 목표 / 21.3.2 리소스 추정 및 제약
__21.3.3 시스템 API / 21.3.4 핵심 알고리즘 설계
__21.3.5 데이터베이스 설계 / 21.3.6 데이터 파티셔닝
__21.3.7 캐싱 / 21.3.8 로드 밸런서
21.4 검색어 자동 완성 기능 설계
__21.4.1 기본 시스템 설계 및 알고리즘 / 21.4.2 주요 데이터 구조
__21.4.3 최적화 설계
21.5 뉴스피드 업데이트 기능 설계
21.6 X 애플리케이션 설계
21.7 우버/리프트 앱 설계
CHAPTER 22 멀티스레드 프로그래밍
22.1 멀티스레딩 면접 질문
22.2 예제 1: 물 분자의 형성
22.3 예제 2: 0, 짝수, 홀수 출력
CHAPTER 23 머신러닝 시스템 설계
23.1 머신러닝의 기본 지식
__23.1.1 머신러닝이란 무엇인가 / 23.1.2 머신러닝을 사용하는 이유
__23.1.3 지도 학습과 비지도 학습 / 23.1.4 분류 모델과 회귀 모델
__23.1.5 문제 변환 / 23.1.6 데이터 문제
__23.1.7 머신러닝 작업 흐름 / 23.1.8 피처 엔지니어링
__23.1.9 과소적합과 과적합 / 23.1.10 편향과 분산
23.2 머신러닝에 대한 고급 지식
__23.2.1 불균형 이진 분류 데이터 처리 / 23.2.2 가우스 혼합 모델과 K-평균 비교 __23.2.3 그레이디언트 부스팅 / 23.2.4 의사 결정 트리에 제약 조건 부여
__23.2.5 가중치 업데이트 / 23.2.6 확률적 그레이디언트 부스팅
__23.2.7 정규화
23.3 머신러닝 인터뷰
__23.3.1 머신러닝 면접 주요 포인트 / 23.3.2 머신러닝 인터뷰 대응 전략
23.4 예제 1: 검색 순위 시스템
__23.4.1 문제 해석 / 23.4.2 지표 분석
__23.4.3 아키텍처 / 23.4.4 결과 선택
__23.4.5 훈련 데이터 생성 / 23.4.6 순위 산정
__23.4.7 결과 필터링
23.5 예제 2: 넷플릭스 추천 시스템
__23.5.1 문제 해석 / 23.5.2 지표 분석 / 23.5.3 아키텍처
__23.5.4 피처 엔지니어링 / 23.5.5 추천 영화 리스트 생성
__23.5.6 훈련 데이터 생성 / 23.5.7 순위 산정
찾아보기
저자(글) : 런젠펑, 취안수쉐 저/신준기 역
저 : 런젠펑 (任建峰)
구글의 면접관이자 소프트웨어 엔지니어 매니저. 텍사스 대학교에서 박사 학위를 받았고, 10년 이상 퀄컴과 화웨이서 근무하며 컴퓨터 이미징 및 컴퓨터 비전 알고리즘 개발에 참여했다. 현재 구글에서 소프트웨어 엔지니어 매니저로 일하고 있으며, 오랫동안 구글에서 면접관으로 근무했다. 30편 이상의 논문을 발표했으며 30개 이상의 특허를 보유하고 있다.
저 : 취안수쉐 (全書學)
컴퓨터 비전, 컴퓨터 이미징, 증강현실의 개발과 구현을 담당하는 미국 OPPO 연구소의 수석 연구 책임자. 로체스터 공과대학교에서 이미징 과학 박사 학위를 받았으며, 2020년 우원쥔(吳文俊) AI 과학기술상을 수상했다. 소니, 퀄컴, 마이크론, 브로드컴에서 근무한 바 있다.
역 : 신준기
중국어 전공을 했으나 정보를 어떻게 표현하고 처리하는 게 가장 효율적인지를 고민하던 끝에, 인문계 소프트웨어 인재 전형으로 IT 회사에 입사하였다. 입사 후 현재까지 스마트팩토리 관련 소프트웨어를 개발하면서 공장에서 나오는 수많은 데이터와 씨름 중이다.
구글의 면접관이자 소프트웨어 엔지니어 매니저. 텍사스 대학교에서 박사 학위를 받았고, 10년 이상 퀄컴과 화웨이서 근무하며 컴퓨터 이미징 및 컴퓨터 비전 알고리즘 개발에 참여했다. 현재 구글에서 소프트웨어 엔지니어 매니저로 일하고 있으며, 오랫동안 구글에서 면접관으로 근무했다. 30편 이상의 논문을 발표했으며 30개 이상의 특허를 보유하고 있다.
저 : 취안수쉐 (全書學)
컴퓨터 비전, 컴퓨터 이미징, 증강현실의 개발과 구현을 담당하는 미국 OPPO 연구소의 수석 연구 책임자. 로체스터 공과대학교에서 이미징 과학 박사 학위를 받았으며, 2020년 우원쥔(吳文俊) AI 과학기술상을 수상했다. 소니, 퀄컴, 마이크론, 브로드컴에서 근무한 바 있다.
역 : 신준기
중국어 전공을 했으나 정보를 어떻게 표현하고 처리하는 게 가장 효율적인지를 고민하던 끝에, 인문계 소프트웨어 인재 전형으로 IT 회사에 입사하였다. 입사 후 현재까지 스마트팩토리 관련 소프트웨어를 개발하면서 공장에서 나오는 수많은 데이터와 씨름 중이다.
구글 면접관과 OPPO 수석이 집필한 눈 높은 파이썬 코딩 인터뷰 가이드북
실리콘밸리 수준의 기술 인터뷰에서 성공하는 데 필요한 파이썬 기술을 완벽하게 설명하는 책. 스택, 큐, 연결 리스트 등의 데이터 구조 기초부터 시작해 동적 프로그래밍, BFS/DFS, 유니언 파인드 등의 알고리즘을 살펴보고, 이들을 실제 면접 문제에 어떻게 효율적으로 적용할 수 있는지 면접관의 관점에서 단계별로 분석한다. 나아가 TinyURL, X, 넷플릭스 추천 시스템 등 실존 서비스를 구축해보는 연습을 통해 시스템 설계의 이론과 실습도 체계적으로 학습할 수 있게 구성했다.
주요 내용
● 실리콘밸리 기업의 면접 과정과 면접 팁
● 스택, 큐, 집합, 연결 리스트, 트리, 그래프 등 데이터 구조 기초와 응용
● 이진 탐색, 이중 포인터, 동적 프로그래밍, DFS 등 실제 알고리즘 면접 문제 실습
● 멀티스레드 프로그래밍, 검색 랭킹, 영화 추천 등 시스템 설계 사례
실리콘밸리 수준의 기술 인터뷰에서 성공하는 데 필요한 파이썬 기술을 완벽하게 설명하는 책. 스택, 큐, 연결 리스트 등의 데이터 구조 기초부터 시작해 동적 프로그래밍, BFS/DFS, 유니언 파인드 등의 알고리즘을 살펴보고, 이들을 실제 면접 문제에 어떻게 효율적으로 적용할 수 있는지 면접관의 관점에서 단계별로 분석한다. 나아가 TinyURL, X, 넷플릭스 추천 시스템 등 실존 서비스를 구축해보는 연습을 통해 시스템 설계의 이론과 실습도 체계적으로 학습할 수 있게 구성했다.
주요 내용
● 실리콘밸리 기업의 면접 과정과 면접 팁
● 스택, 큐, 집합, 연결 리스트, 트리, 그래프 등 데이터 구조 기초와 응용
● 이진 탐색, 이중 포인터, 동적 프로그래밍, DFS 등 실제 알고리즘 면접 문제 실습
● 멀티스레드 프로그래밍, 검색 랭킹, 영화 추천 등 시스템 설계 사례
0
0개 리뷰
도서 구매 후 리뷰 작성이 가능합니다.
리뷰 (0)
등록된 리뷰가 없습니다.
상품 정보
저자
런젠펑, 취안수쉐 저/신준기 역
출간일
2025-06-10
ISBN
9791194587408
형식/용량
PDF / 5.72MB
카테고리 분류
IT/프로그래밍 > IT 전문서
결제정보
-
총 상품 금액