AI時代にも代替されない、米国ビッグテックのコーディングテストにおけるアルゴリズム問題解決戦略（feat. ビル・ゲイツ）

10人ほどの小規模なチームで数百億ウォン規模の売上を生み出すアメリカのビッグテック開発者

アメリカのビッグテックでは、10人ほどの小規模なチームが数百億ウォン規模の売上を生み出すチームワークを発揮しており、各チームメンバーが高い能力を備えています。

アメリカのビッグテック企業は、少数の優秀な開発者で構成されたチームが数百億ウォン規模の売上を生み出す現実を示しています。これらのチームには単なる開発スキル以上のものが求められており、その中でもアルゴリズムは彼らの成功の秘訣の一つとなっています。

アルゴリズムとは、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。この講義で学ぶアルゴリズムの知識は、問題をより速く正確に解決する力を与えてくれます。特に、ビッグテックでは毎日新たな挑戦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、やがて差別化された能力へとつながります。

アルゴリズムへの理解が不足していると、結局、複雑な問題を解決するのに苦労することになります。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、チーム内での信頼も損なうおそれがあります。特に、重要な機会において自分の限界に直面する可能性が高くなります。その結果、個人的な成長だけでなく、キャリアの停滞を経験することにもなりかねません。

逆に、この講義を受講してアルゴリズムの基本原理をしっかりと身につければ、問題解決能力はもちろん、創造的なアプローチ方法まで習得できるでしょう。もちろん、「アルゴリズムは実際にはあまり使わない」と考えて避けることもできます。しかし、これらのデータ構造、アルゴリズム、数学的知識は、私たちが迅速に学習して応用するためのSecondary Learningを引き起こすためのものだという、私が直接聞いたOpenAIのエンジニアの方のアドバイスに共感しています。そしてこれから、人工知能は「考えるモデル」を通じて、急速に人間を超える思考をするようになるでしょう。だからこそ、これからは精神的に安定した知識活動から抜け出し、継続的に思考の苦しみを与えることで限界を超え、創造的で差別化された開発者へと成長できる足がかりをつくっていか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、Secondary Learning、つまり2回目の学びとなる知識習得活動を活性化できる開発者になることが目標です。

📌アルゴリズムの問題を暗記して解くのではなく、さまざまなアプローチを試しながら自力で解決していく力を身につけます。

📌希望する企業に入社するためのアルゴリズム問題解決能力を身につけ、自分がどのようなロジックを実装すべきかを正確に把握し、意見を述べられる開発者へと成長できるようサポートします。

📌 ビッグテックのアルゴリズム問題解決戦略専用テンプレートで思考の流れを作る練習をします。

📌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』に関する内容をもとにした発展的な内容を扱います。

• 『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「すべて読んで理解した人は、迷わずマイクロソフトに入社させる」とまで語ったことのある本です。それほど難解で、ページをめくるのも億劫だと言われる有名な本の内容を、要約とカリキュラムを通して再構成し、講義を制作しました。

  
  

このような方におすすめです

受講後には

• 核心概念を完全に理解し、自信を身につけられます。
  この講義を通じて、複雑なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、自在に活用できる創造的な能力を身につけられます。これは開発者としての自信につながり、あらゆるプロジェクトで確かな成果を上げられるようにしてくれます。

• 明確な問題解決能力を身につけられます。
  講義で学んだ内容を通じて、実務で直面するさまざま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だけでなく、最適な方法で対処する能力を身につけられるでしょう。これにより、チーム内での役割もさらに重要になるでしょう。

• ポートフォリオに強力な武器を追加できます。
  講義で扱ったアルゴリズムと手法をもとにプロジェクトを進め、その成果物をポートフォリオに追加しましょう。これは面接で強力な競争力となり、あなたを際立った開発者にしてくれるでしょう。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充実することでしょう。

ロードマップ計画

以下のようなロードマップを通じて、開発者の皆様がこれからは精神的に安定した知識活動から抜け出し、継続的に思考の苦痛を与えて限界を超えるコアを使い、問題を暗記して解くのではなく、自分だけの論理を構築して思考の流れを作り、ロジックを組み立てられる開発者へと成長できるようにしていきます。

アメリカのビッグテック企業のアルゴリズム問題解決戦略 I

• 概念および発展

  • 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』の書籍の内容に基づいた応用的な内容を扱います。

    • 『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「すべて読んで理解した人は、ぜひマイクロソフトに入社させたい」と言ったこともある本である。その内容は非常に難解で、ページをめくることさえ途方もなく難しいことで有名ですが、内容を要約またはカリキュラムを通じて再構成し、講義を制作しました。

• 例題演習

  • Pythonコードを活用して実際の概念を用いた問題を解決しながら、ビッグテックのアルゴリズム問題解決戦略テンプレートで思考の流れを作るコアを身につけます。

    
    

    
    

今後アップデート予定の講義ロードマップ

LeetCode演習および概念講義の新規アップデート

(ビッグテックの過去問およびSecondary Learningの実習問題)

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

- MetaのモバイルアプリケーションUI階層デバッグツリーアルゴリズムの実装

- NeuralinkのBCIデバイスに関する論文・特許に基づく脳波分析アルゴリズムの実装

- Netflixのレコメンド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

- 最短経路アルゴリズム、テスラのロボタクシーアプリの最短経路アルゴリズム実装

この講義を作った人

• シリコンバレーの生存者 | アメリカカタツムリ

  Global Tech Sceneの最前線で培った経験とノウハウをもとに、非専攻者が技術の壁を乗り越え、ビジネスのオーナーとなる道を示します。

  • 現）シリコンバレーのAIコーディング＆ローカルモデルファインチューニングエージェント系スタートアップ創業者

    • Closiro CLI/Mac Desktopの開発および運用（20K+ダウンロード数）

    • Google for Startups Program 선정

    • Anthropic for Startups Programに選定される

  • 前）米国ビッグテックおよび有望スタートアップのエンジニアとしてのキャリア

    • Amazonの最終選考、起業のため辞退

    • シリコンバレーAIフィンテックスタートアップエンジニア

    • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon フルスタック・フェローシップ

    • 国内検索エンジンポータル、フィンテック開発

    • AIスタートアップ AR/B2B/SDK開発

  • 実証された教育力

    • ソウル市内の4年制大学でコンピュータ工学・経営学を複数専攻し、多数の起業経験を持つ

    • 累計受講生600名以上、SNSフォロワー4K以上を輩出・保有

      
      

受講前の参考事項