این دوره طراحی شده است تا شما را از یک برنامه‌نویس پایتون با دانش متوسط به یک متخصص حل مسئله تبدیل کند که قادر به پاسخگویی به پیچیده‌ترین سوالات مصاحبه کدنویسی است. در طول این دوره، شما به موارد زیر مسلط خواهید شد:

• ساختمان داده‌های بنیادین: درک عمیق از نحوه کار و کاربردهای آرایه‌ها (لیست‌ها)، لیست‌های پیوندی، پشته‌ها، صف‌ها، جداول هش (دیکشنری‌ها)، درخت‌ها (از جمله درخت‌های دودویی و جستجوی دودویی)، هرم‌ها و گراف‌ها. یاد خواهید گرفت که چگونه هر ساختمان داده را برای حل بهینه‌ترین مسائل استفاده کنید و چه زمانی هر یک از آن‌ها مناسب‌ترین انتخاب هستند. تمرکز بر پیاده‌سازی و کاربرد این ساختمان داده‌ها در مسائل واقعی مصاحبه است.
• الگوریتم‌های کلیدی: تسلط بر انواع الگوریتم‌های مرتب‌سازی (مانند Quick Sort و Merge Sort)، جستجو (مانند Binary Search)، الگوریتم‌های حریصانه، تقسیم و حل، بازگشتی (Recursion) و برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming). این دوره به شما کمک می‌کند تا الگوهای رایج الگوریتمی را تشخیص دهید و آن‌ها را به طور موثر با پایتون پیاده‌سازی کنید. همچنین با نحوه تفکر الگوریتمی برای توسعه راه‌حل‌های خلاقانه آشنا می‌شوید.
• تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation): این یک مهارت حیاتی در مصاحبه‌های کدنویسی است که نشان‌دهنده درک شما از کارایی کد است. شما با این مفهوم آشنا شده و نحوه تحلیل کارایی کد خود را با استفاده از نماد Big O برای توابع، حلقه‌ها و ساختارهای داده مختلف خواهید آموخت. این دانش به شما امکان می‌دهد تا راه‌حل‌های بهینه را شناسایی و ارائه دهید.
• استراتژی‌های حل مسئله: توسعه تفکر الگوریتمی و توانایی شکستن مسائل پیچیده به بخش‌های کوچکتر و قابل حل. تکنیک‌هایی مانند دو اشاره‌گر (Two Pointers) برای آرایه‌های مرتب، پنجره کشویی (Sliding Window) برای بهینه‌سازی زیرآرایه/زیررشته، و شناسایی الگوهای برنامه‌نویسی پویا برای حل مسائل بهینه سازی، به شما آموزش داده می‌شود که ابزارهایی قدرتمند برای حل بسیاری از مسائل الگوریتمی هستند.
• آمادگی برای مصاحبه واقعی: علاوه بر مباحث فنی، این دوره شامل راهنمایی‌هایی برای رویکرد به مصاحبه‌های رفتاری (Behavioral Questions)، نحوه ارتباط فکر خود با مصاحبه‌کننده، طرح سوالات روشنگرانه و ارائه راه‌حل‌های گام به گام است که همگی جنبه‌های مهم یک مصاحبه موفق هستند. شما یاد می‌گیرید چگونه در محیط مصاحبه با فشار کنار بیایید.

شرکت در دوره “Ace the Python Coding Interview” مزایای بی‌شماری برای متقاضیان شغل در حوزه توسعه نرم‌افزار دارد و شما را در مسیر حرفه‌ای یاری می‌کند:

• افزایش اعتماد به نفس: با پوشش جامع موضوعات و تمرین‌های فراوان، شما با آمادگی کامل و اعتماد به نفس بالا در مصاحبه‌ها حاضر خواهید شد. دانش و مهارت کسب شده، ترس از ناشناخته‌ها را از بین می‌برد.
• درک عمیق مفاهیم: دوره به جای حفظ کردن راه‌حل‌ها، بر درک عمیق مبانی علوم کامپیوتر و “چرا” و “چگونه” کار کردن الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها تمرکز دارد، که به شما امکان می‌دهد مسائل جدید و ناآشنا را نیز حل کنید.
• کدنویسی بهینه و کارآمد: با یادگیری تحلیل پیچیدگی و انتخاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب، شما قادر به نوشتن کدهای بهینه و با عملکرد بالا خواهید بود که برای استخدام در شرکت‌های معتبر حیاتی است.
• تجربه عملی: پلتفرم Educative با محیط کدنویسی تعاملی خود، فرصت‌های فراوانی برای کدنویسی و حل مسئله عملی فراهم می‌کند. این رویکرد عملی، یادگیری را بسیار موثرتر می‌سازد و به شما اجازه می‌دهد بلافاصله آنچه را آموخته‌اید، به کار ببرید.
• شانس موفقیت بالاتر: با تسلط بر مباحث ارائه شده در این دوره، شانس شما برای گذراندن موفقیت‌آمیز مصاحبه‌های فنی در شرکت‌های پیشرو به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد و درها را به روی فرصت‌های شغلی بهتر باز می‌کند.
• تفکر الگوریتمی توسعه یافته: این دوره به شما کمک می‌کند تا نحوه تفکر به شیوه‌ی الگوریتمی را پرورش دهید. این مهارت نه تنها برای مصاحبه‌ها بلکه برای حل مسائل پیچیده در پروژه‌های واقعی و کل مسیر شغلی شما حیاتی است.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: شما باید با سینتکس اصلی پایتون، شامل انواع داده‌های اولیه (اعداد، رشته‌ها، بولین‌ها)، ساختارهای کنترلی (if/else، حلقه‌های for و while) و نحوه تعریف و فراخوانی توابع آشنا باشید. این دوره بر آموزش مفاهیم پایه پایتون تمرکز ندارد، بلکه بر کاربرد پایتون در حل مسائل الگوریتمی تمرکز دارد.
• درک مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نوزی: آشنایی با مفاهیمی مانند متغیرها، عملگرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع در هر زبان برنامه‌نویسی می‌تواند مفید باشد. این مفاهیم به عنوان پایه و اساس درک ساختارهای داده و الگوریتم‌ها عمل می‌کنند.
• منطق و علاقه به حل مسئله: داشتن اشتیاق برای حل مسائل پیچیده و تفکر منطقی، پیش‌نیاز اساسی برای موفقیت در این دوره و در مصاحبه‌های کدنویسی است. آمادگی برای صرف زمان و تمرین مداوم نیز بسیار مهم است، زیرا تسلط بر الگوریتم‌ها با تمرین به دست می‌آید.

این دوره به طور ساختاریافته در چندین بخش طراحی شده است که هر یک بر روی جنبه‌های خاصی از آمادگی برای مصاحبه تمرکز دارد و شما را گام به گام به سمت تسلط پیش می‌برد:

• مقدمه و تحلیل پیچیدگی:
  • مروری بر اهمیت مصاحبه‌های کدنویسی و نحوه عملکرد آن‌ها، و انتظارات مصاحبه‌کنندگان.
  • آشنایی کامل با نماد Big O برای تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها. مثال‌های عملی برای درک چگونگی ارزیابی کارایی کد و انتخاب بهینه‌ترین راه‌حل.
• آرایه‌ها و رشته‌ها:
  • بررسی انواع مسائل رایج روی آرایه‌ها و رشته‌ها.
  • استفاده از تکنیک دو اشاره‌گر (Two Pointers) برای حل مسائل مرتبط با آرایه‌های مرتب و نامرتب، مانند یافتن جفت با مجموع مشخص یا حذف عناصر تکراری.
  • به‌کارگیری پنجره کشویی (Sliding Window) برای مسائل بهینه‌سازی زیرآرایه یا زیررشته، مثلاً یافتن بزرگترین زیرمجموعه با مجموع k یا طولانی‌ترین زیررشته بدون کاراکتر تکراری.
• لیست‌های پیوندی:
  • مبانی لیست‌های پیوندی: یک‌طرفه، دو‌طرفه و حلقوی. نحوه ایجاد، درج، حذف و پیمایش گره‌ها.
  • حل مسائل کلاسیک مانند معکوس کردن لیست پیوندی، تشخیص و حذف حلقه در لیست (الگوریتم فلوید)، و ادغام دو لیست مرتب.
• پشته‌ها و صف‌ها:
  • درک ساختار و کاربردهای پشته‌ها (LIFO – Last In, First Out) و صف‌ها (FIFO – First In, First Out).
  • مسائلی مانند اعتبارسنجی پرانتزها با استفاده از پشته، و استفاده از صف برای پیمایش عرضی (BFS) در درخت‌ها و گراف‌ها.
• درخت‌ها:
  • ساختمان درخت‌های دودویی و درخت‌های جستجوی دودویی (BST) و خواص آن‌ها.
  • پیمایش‌های عمقی (DFS – Inorder, Preorder, Postorder) و پیمایش عرضی (BFS – Level Order) روی درخت‌ها.
  • مسائل مربوط به درخت‌ها مانند یافتن عمق، قطر یا تعادل درخت، و ساخت درخت از پیمایش‌ها.
• جداول هش (دیکشنری‌ها):
  • مبانی جداول هش، تابع هش و مدیریت برخوردها.
  • کاربرد جداول هش برای حل مسائل افزایش کارایی زمان اجرا و کاهش پیچیدگی زمانی (مثلاً یافتن عنصر تکراری، بررسی آنگرام یا یافتن زوج با مجموع هدف).
• هرم‌ها و صف‌های اولویت‌دار:
  • مفهوم هرم (Min-Heap, Max-Heap) و نحوه پیاده‌سازی و عملیات اصلی روی آن‌ها.
  • استفاده از هرم برای ساخت صف‌های اولویت‌دار و حل مسائلی که نیاز به سریع‌ترین یا کندترین عنصر دارند، مانند k امین بزرگترین عنصر.
• گراف‌ها:
  • مقدمه‌ای بر گراف‌ها، نمایش آن‌ها (لیست مجاورت، ماتریس مجاورت).
  • الگوریتم‌های پیمایش گراف (BFS و DFS) و کاربردهای آن‌ها در حل مسائل مسیر و اتصال، مانند یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های بدون وزن.
• بازگشتی و برنامه‌نویسی پویا:
  • تکنیک بازگشتی (Recursion) و نحوه استفاده از آن برای حل مسائل پیچیده مانند فاکتوریل، دنباله فیبوناچی و مسائل بازگشت به عقب (Backtracking) مانند تولید ترکیب‌ها و جایگشت‌ها.
  • مفهوم برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)، شامل رویکردهای Memoization (بالا به پایین) و Tabulation (پایین به بالا). حل مسائل کلاسیک DP مانند مسئله کیسه کوله (Knapsack)، مسئله صعود از پله‌ها و تغییر سکه.
• مصاحبه‌های شبیه‌سازی و نکات پایانی:
  • مرور کلی بر استراتژی‌های مصاحبه، از جمله نحوه برقراری ارتباط موثر با مصاحبه‌کننده، پرسیدن سوالات مناسب و فکر کردن با صدای بلند.
  • آمادگی برای سوالات رفتاری و نحوه برجسته‌سازی مهارت‌ها و تجربیات شما به شیوه‌ای تاثیرگذار.
  • جلسات مصاحبه شبیه‌سازی شده برای تمرین و ارزیابی آمادگی نهایی شما در یک محیط واقعی.