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AkashSingh3031

AkashSingh3031/The-Complete-FAANG-Preparation

FAANG 스타일 면접 준비를 위해 DSA, 경쟁 프로그래밍, CS 기초 노트와 풀이를 Jupyter Notebook으로 모아 둔 저장소입니다.

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마지막 커밋
12일 전

어떤 프로젝트인가요?

이 저장소에는 소프트웨어 엔지니어 면접을 위한 연습 자료가 모여 있습니다. Love Babbar의 450 DSA 목록, Striver 시리즈, Apna College DSA 시트 등을 비롯한 자료를 통해 자료구조와 알고리즘 문제 및 풀이를 정리하며, C++, Python, Java 등 언어별 풀이도 제공합니다.

알고리즘 외에도 운영체제, DBMS와 SQL, 컴퓨터 네트워크, 객체 지향 프로그래밍 등 면접에서 자주 다루는 핵심 컴퓨터 과학 주제를 살펴봅니다. 경쟁 프로그래밍, 적성 및 추론 문제, 프로그래밍 객관식 문제와 퍼즐 섹션도 있으며, 저수준 및 고수준 설계를 다루는 시스템 설계 자료도 포함되어 있습니다.

콘텐츠는 폴더별로 정리되어 있고 Jupyter Notebook 중심으로 구성되어 있어 소프트웨어 라이브러리보다는 체계적인 학습 경로로 활용할 수 있습니다. MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01Love Babbar의 450 DSA, Striver 시리즈, Apna College DSA 시트의 문제 세트를 제공합니다.
  • 02운영체제, DBMS, SQL, 컴퓨터 네트워크 등 핵심 CS 주제를 다룹니다.
  • 03C++, Python, Java별로 풀이를 정리했습니다.
  • 04경쟁 프로그래밍, 적성, 추론, 퍼즐 섹션을 제공합니다.
  • 05저수준 및 고수준 설계를 다루는 시스템 설계 자료를 제공합니다.

활용 사례

  • 대형 기술 기업의 소프트웨어 엔지니어 면접을 준비할 때 활용할 수 있습니다.
  • 선택한 언어로 체계적인 DSA 문제 목록을 풀어볼 수 있습니다.
  • 기술 면접 전에 운영체제, DBMS, 네트워킹 주제를 복습할 수 있습니다.
  • 독학을 위해 자주 나오는 알고리즘 문제의 풀이를 찾아볼 수 있습니다.

사용 전 알아둘 점

  • 설치 가능한 소프트웨어가 아니라 학습 노트와 풀이 모음입니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

The-Complete-FAANG-Preparation은(는) 무엇인가요?
FAANG 스타일 면접 준비를 위해 DSA, 경쟁 프로그래밍, CS 기초 노트와 풀이를 Jupyter Notebook으로 모아 둔 저장소입니다. 이 저장소에는 소프트웨어 엔지니어 면접을 위한 연습 자료가 모여 있습니다. Love Babbar의 450 DSA 목록, Striver 시리즈, Apna College DSA 시트 등을 비롯한 자료를 통해 자료구조와 알고리즘 문제 및 풀이를 정리하며, C++, Python, Java 등 언어별 풀이도 제공합니다.
The-Complete-FAANG-Preparation은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
The-Complete-FAANG-Preparation은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
The-Complete-FAANG-Preparation은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. The-Complete-FAANG-Preparation의 마지막 커밋은 2026년 10월 12일입니다.
The-Complete-FAANG-Preparation은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
대형 기술 기업의 소프트웨어 엔지니어 면접을 준비할 때 활용할 수 있습니다. 선택한 언어로 체계적인 DSA 문제 목록을 풀어볼 수 있습니다. 기술 면접 전에 운영체제, DBMS, 네트워킹 주제를 복습할 수 있습니다. 독학을 위해 자주 나오는 알고리즘 문제의 풀이를 찾아볼 수 있습니다.
The-Complete-FAANG-Preparation은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/AkashSingh3031/The-Complete-FAANG-Preparation

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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