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我如何掌握 ML 的数据结构和算法（6 周内）
我用于在编码面试中取得好成绩的策略、问题和流程。我如何掌握 ML 的数据结构和算法（6 周内）一文首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学，我已经通过了 90% 以上的编程面试，这并不是因为我是某种天才。
数据科学和机器学习领域的大多数编程面试都在 LeetCode 或 HackerRank 上进行，通常会询问数据结构和算法问题或密切相关的问题。
过去几年我发现，你可以通过某些策略和练习具体问题来“游戏化”你的面试准备。
所以，在这篇文章中，我想准确地分解一下我在短短 6 周内掌握编码/数据结构和算法面试的过程。
让我们开始吧！
停止学习数据结构和算法
第一步可能看起来违反直觉，但实际上是停止尝试以传统方式学习数据结构和算法。
对于那些不熟悉数据结构和算法（简称 DSA）的人，让我给您快速定义这些术语：
总之，DSA 是对如何构建数据并设计有效方法来处理数据的研究。
DSA 已经成为科技领域的一个“模因”，因为这些面试测试的是你在实际工作中很少使用的技能。
然而，这是许多面试过程的一部分，因此这是我们需要练习的必要之恶。
如果您获得了计算机科学学位，您可能会将 DSA 作为一个模块进行学习，但许多希望进入数据科学和机器学习领域的人都来自其他 STEM 背景，例如物理、数学和工程学。
因此，这些人很自然地开始观看教程、阅读教科书，并且很可能使用 NeetCode 作为他们的主要学习资源。
我也做了同样的事情。
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