LeetCode 解題的思考策略，刷題的4個階段
許多科技公司在面試時都會有「白板題」的技術考題，也帶動近年來軟體圈瀰漫著一股「LeetCode 刷題」的風潮。這篇想帶大家了解，Leetcode解題時的心態與策略，如何理解題目背後的設計思維，以及刷題的4個階段。
R語言、Python、Julia 怎麼選？資料科學家的觀點
Python、R語言、 Julia 號稱是資料科學的三大程式語言，就我自己的觀點來看，目前看起來 Python 是首選、有些比較專業的統計方法可以考慮 R ，至於 Julia 還要觀望一下。
資料結構和演算法對一個工程師的意義？如何提升實力？
如果脫離「面試解題」這個情境，倒底學習演算法/資料結構有什麼意義？除了準備面試，這些學習的投資有什麼長期價值嗎？在今天的分享中，我們訪問了愛料理技術長與共同創辦人 Richard Lee，希望能為正在攻略演算法/資料結構的讀者們，設定具有長期價值的目標展望，感受到這是為了長期的工程師職涯自我修練的一部分。
演算法面試準備與 LeetCode 刷題重點心法 – 新手工程師職涯升級密技
演算法、資料結構常作為軟體工程師的面試考題，但實務上會用到演算法嗎？軟體工程師到底該不該學演算法？來自頂頂軟體外商的資深工程師，將深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。