米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略 Part 1 (feat. ビルゲイツ)

10人余りの小規模のチームが数百億台の売上を出す米国のビッグテック開発者

米国ビッグテックでは10人余りの小規模のチームが数百億台の売上を出すチームワーク、各チームメンバーは高い能力を持っています。

米国のビッグテック企業は、少数の優れた開発者で構成されたチームが数百億台の売上を生み出す現実を示しています。これらのチームは単なる開発技術以上のものを求められ、その中でもアルゴリズムは彼らの成功の秘訣のひとつとなっています。

アルゴリズムは、単にコードを書く技術を超えて、複雑な問題を効果的に解決する方法を意味します。この講義を通して学ぶアルゴリズムの知識は、問題をより迅速かつ正確に解決する力を与えます。特に、ビッグテクでは毎日新しい課題と複雑な問題が与えられ、これらの問題を解決する能力はすぐに差別化された能力につながります。

アルゴリズムの理解が不十分な場合は、最終的に複雑な問題を解決するのが困難になります。これはプロジェクトのスピードと品質を低下させる可能性があり、チーム内の信頼も低下します。特に、重要な機会で自分の限界にぶつかる可能性が高いです。これは個人的な成長はもちろんのこと、キャリアの渋滞を経験することができます。

反対に、この講義を聞いてアルゴリズムの基本原理をしっかりと固めると、問題解決能力はもちろんのこと、創造的なアプローチまで習うことになります。もちろん、アルゴリズムは実際にうまく書かれていないと言って避けることができますが、このデータ構造、アルゴリズム、数学的知識は、私たちが迅速に学習して適用するためのSecondary Learningを起こすためだという私が直接聞いたOpenAIのエンジニアのアドバイスに共感し、今後人工知能は考えるモデルを通じて早く人間をそのため、今後は精神的で安定的な知識活動から抜け出し、継続的に考えの苦痛を与え、限界から抜け出す創造的で差別化された開発者に成長できる足場を作るようにしなければなりません。

この講義の特徴

📌ファンダメンタルを強化してSecondary Learning つまり、第2学び知識学習活動を活性化する開発者になるようにすることが目標です。

📌アルゴリズムの問題を覚えて解くのではなく、さまざまなアプローチをして自分で解放する力を作るようにします。

📌目的の企業に入社するためのアルゴリズムの問題 プール能力と、自分がどのロジックを実装すべきかを正確にする開発者、意見を出すことができる開発者に成長するのを助けます。

📌ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略専用のテンプレートで思考の流れを作成する練習をします。

📌アルゴリズムの基本概念とコンピュータプログラミングの芸術1書籍の内容に基づいた深化内容をカバーします。

• コンピュータプログラミングの芸術シリーズは、ビルゲイツが読んで理解する人は思い切ってマイクロソフトに入社させると言ったりもした本だ。それだけ難解で、ページをめくるのが億万枚のような有名な本の内容を要約またはカリキュラムで再構成し、講義を制作しました。

  
  

こんな方におすすめです

受講後は

• コアコンセプトを完全に理解し、自信を得ることができます。
  この講義を通じて、複雑なアルゴリズムとデータ構造を完全に理解し、自由自在に活用できる創造的な能力を備えています。これはまもなく開発者としての自信につながり、すべてのプロジェクトで確実な成果を出すことができます。

• 明確な問題解決能力が得られます。
  講義で学んだ内容により、実務に直面する様々な問題を効率的に解決できるようになります。与えられた問題を単に解決することを超えて、最適な方法で処理する能力を育成するでしょう。これにより、チーム内での役割もさらに重要になります。

• ポートフォリオに強力な武器を追加できます。
  講義で取り上げたアルゴリズムとテクニックに基づいてプロジェクトを進め、その結果をポートフォリオに追加します。これはインタビューで強力な競争力になり、差別化された開発者になります。この講義を受講した後、あなたのポートフォリオはさらに豊かになります。

ロードマップの計画

以下のようなロードマップを通じて、開発者の方々が今後は精神的な安定的な知識活動から抜け出し、継続的に考えの苦しみを与え、限界を外れるコアを使って問題を覚えて解くのではなく、自分だけのロジックを構成して考えの流れを作り、ロジックを構成することができる開発者に成長することができるようにする予定です。

米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略I

• コンセプトと深化

  • アルゴリズムの基本概念とコンピュータプログラミングの芸術1書籍の内容に基づいた深化内容を扱います。

    • コンピュータプログラミングの芸術シリーズは、ビルゲイツが読んで理解する人は思い切ってマイクロソフトに入社させると言ったこともある本だ。それだけ難解で、ページをめくるのが億万枚のような有名な本の内容を要約またはカリキュラムで再構成し、講義を制作しました。

• 例の練習

  • Pythonコードを活用して、実際の概念を活用した問題を解決しながら、ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略テンプレートで思考の流れを作成するコアを作成します。

    
    

    
    

今後のアップデート予定講義ロードマップ

米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略II

米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略III

米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略IV

米国ビッグテクアルゴリズムのトラブルシューティング戦略V

- Apple開発ツールXcodeコンパイラのファイルディレクトリとキーワード検索最適化アルゴリズムの実装

- メタメタモバイルアプリケーションUI層デバッグツリーアルゴリズムの実装

- ニューラルリンクBCIデバイス論文、特許ベースの脳波解析アルゴリズムの実装

- Netflixの推奨システムアルゴリズムの実装

- Google 大規模広告割り当て最適化アルゴリズムの実装

- 最短パスアルゴリズム、テスラロボタクシーアプリ最短パスアルゴリズムの実装

この講義を作った人

• 2024.05〜現在：米国シリコンバレー人工知能スタートアップ、ソフトウェアエンジニア

• 2023.08〜2024.04：アメリカビッグテクエンジニアフェローシップフルスタックソフトウェアエンジニアフェロー

受講前の注意