干货！谷歌推荐的技术能力提高指南

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。如下是译文：

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很是重要的。本指南主要关于如何提高本身的技术能力，很是适合学生用于制定教学课程，固然这里提供的网络资源，并不意味着就能够彻底取代现有的课程，正式的课程安排仍是要学的（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

了解其余的编程语言

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，建立测试，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

深入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

深入理解操做系统

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：能够是建立和维护网站，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：能够在GitHub上阅读他人的代码，研究他们的项目。

在线资源：GitHub, Kiln

与其余程序员一块儿开发项目

注：这能有助于你提升团队合做能力，同时还能够取长补短。

实践算法知识和编码技能

注：经过相似于CodeJam和ACM国际大学生程序设计竞赛的方式来实践本身的算法知识。

在线资源：CodeJam, ACM ICPC

成为助教

这有利于加强和巩固自个人学科知识。

实习

注：提早申请实习。好比说美国的实习期是在夏天的5至9月，那么你应该提早几个月就开始申请。