Siendo yo mismo un programador autodidacta, intentaré responderlo lo mejor que pueda.
Primero proporcionaré los mejores blogs para actualizar el conocimiento en informática:
- The Geomblog de Suresh Venkatasubramanian: geometría computacional, algoritmos y debates sobre la vida académica.
- Panqueques 3D de Jeff Erickson Ernie : topología computacional y anuncios de la comunidad.
- El dominio semántico de Neel Krishnaswami: lenguajes de programación, lógica y lenguajes formales.
- Pensamientos cuantificados de Joe Fitzsimons: información cuántica y computación, física teórica y construcción de la comunidad.
- Andrej Bauer’s Matemáticas y Computación : HoTT, lógica, teoría de categorías y filosofía de las matemáticas.
- Restricciones de András Salamon: complejidad computacional a través del lente de la satisfacción de restricciones.
- Marzio De Biasi … casi 42 … : complejidad computacional resaltada a través de NP-completitud y rompecabezas.
- Shtetl-Optimized de Scott Aaronson: complejidad computacional, con un enfoque principal en computación cuántica, filosofía, humor y desarrollo comunitario.
- La sala de dudas de Lev Reyzin: teoría y práctica del aprendizaje automático y la vida académica.
- La mano invisible de Turing de Noam Nisan: economía computacional, teoría algorítmica de juegos y desarrollo comunitario.
- La vanidad de las vanidades de Sariel Har-Peled , todo es vanidad : geometría computacional y comentarios sociales y académicos generales.
- My Brain is Open de Shiva Kintali: complejidad computacional, combinatoria poliédrica, algoritmos y teoría de grafos.
- Grupo de teoría, evolución y juegos de Artem Kaznatcheev: teoría de juegos evolutivos y lente algorítmica sobre evolución, aprendizaje y filosofía.
- Zona de juegos finita de Hsien-Chih Chang: blog bilingüe sobre complejidad computacional, lenguajes formales y matemáticas concretas.
- Nanoexplicaciones de Aaron Sterling: computación distribuida, quimioinformática y comentarios sociales generales.
- Complejidad computacional de Lance Fortnow y Bill Gasarch: Complejidad computacional y otras cosas divertidas en matemáticas e informática.
- Pensamientos de Emanuele Viola: complejidad computacional y comentarios generales – comenzó el verano de 2014.
Para convertirse en un codificador exitoso, debes dominar los temas de informática.
- ¿Cuáles son los temas reales que podrían atraer a los estudiantes de informática para hablar?
- Estoy buscando obtener un título en informática en Louisiana. ¿Recomendarías Tulane, LSU o ULL?
- ¿Qué recomendarías para que un estudiante de ciencias de la computación se especialice en la actualidad que lo prepararía bien para el futuro?
- ¿Qué debo hacer para desarrollar o impulsar mi carrera como estoy en el último año de mi ingeniería en CS / IT?
- ¿Cuáles son algunos consejos para estudiantes de pregrado de CS?
Inotder para ganar experiencia mientras aprende codificación, vaya a la academia de códigos que le brinda experiencia práctica en cosas como la fórmula, etc.
Después de aprender los conceptos de codificación, puedes unirte a Github y hacer un proyecto que te interese.
Siempre que aprenda un tema que puede ser estructuras de datos, algoritmos o Java, no se detenga solo en la parte teórica, intente implementarlo e investigue un poco sobre el tema enseñado por los profesores.
- En general ensuciarse las manos! apegarse a lo práctico!
- ¡Sea curioso sobre los temas!
- ¡Lee importantes blogs de informática!
- ¡Actualícese siempre sobre herramientas y tecnologías!
Siempre que aprenda un tema que puede ser estructuras de datos, algoritmos o Java, no se detenga solo en la parte teórica, intente implementarlo e investigue un poco sobre el tema impartido por profesores o cursos en línea.
Roma no se construyó en un día, por lo que dominar el código requiere tiempo, práctica y trabajo inteligente