Entrevistas Técnicas con Java

Categorías: java

Acerca de este curso

JAVA · PREPARACIÓN DE ENTREVISTAS

Entrevistas Técnicas con Java

Curso práctico para analizar algoritmos, razonar sobre complejidad, resolver problemas clásicos y comunicar soluciones en entrevistas técnicas.

Resultados de aprendizaje

Analizar complejidad temporal y espacial con notación asintótica.
Comparar estructuras de datos según su coste de ejecución.
Aplicar estrategias de comunicación y resolución en entrevistas de pizarra.
Usar memoización y programación dinámica.
Resolver problemas clásicos como Captura de Agua de Lluvia y Mochila.
Implementar y optimizar el Tamiz de Eratóstenes en Java.

Metodología

Cada módulo combina explicación, ejemplos, práctica aplicada y un cuestionario. El curso finaliza con una evaluación integradora.

Prerrequisitos

Conocimientos basicos de sintaxis Java: variables, bucles, metodos y arrays.
Nociones de listas enlazadas, pilas y colas (se repasan en el curso, pero ayuda no partir de cero).
No se requiere experiencia previa con Big O ni con programacion dinamica.

Duracion estimada

7 modulos + evaluacion final. Con una practica de 3-4 horas semanales, el curso se completa en 3-4 semanas, incluyendo las 7 practicas guiadas y los simulacros de entrevista.

Contenido del curso

MÓDULO 1. Notación asintótica y eficiencia
El tiempo transcurrido depende de factores como el hardware y el lenguaje. Por eso, al comparar algoritmos observamos cuántas operaciones requiere el programa en función del tamaño de entrada N. Esta abstracción permite comunicar eficiencia sin depender de un ordenador concreto.

Lección 1.1 · ¿Por qué necesitamos notación asintótica?
Lección 1.2 · Big Theta, Big Omega y Big O
Lección 1.3 · Órdenes de crecimiento
Lección 1.4 · Reglas prácticas para simplificar Big O
Práctica 1 · Clasificar fragmentos

MÓDULO 2. Análisis de complejidad en Java y estructuras de datos
Si un método divide repetidamente un número entre 2 hasta llegar a 1, el número de iteraciones crece de forma logarítmica. Cada paso reduce de manera importante el tamaño del problema.

MÓDULO 3. Complejidad espacial
La complejidad espacial describe el crecimiento de la memoria adicional necesaria respecto al tamaño de entrada. En este análisis suele interesar el espacio extra creado por el algoritmo, no el espacio ocupado por la entrada que ya recibió.

MÓDULO 4. Entrevistas técnicas de pizarra
Las entrevistas técnicas pueden incluir programación conjunta, pruebas online, retos para llevar a casa o ejercicios de pizarra. En una pizarra, el candidato debe planificar, escribir código y comunicar su razonamiento sin depender de herramientas de edición.

MÓDULO 5. Programación dinámica y memoización
La serie de Fibonacci es un ejemplo clásico. Una implementación recursiva directa vuelve a resolver múltiples veces los mismos subproblemas. A medida que N crece, el número de llamadas puede crecer rápidamente.

MÓDULO 6. Problemas clásicos de entrevista
El problema representa un histograma mediante un array de alturas y pregunta cuánta agua quedaría atrapada entre las barras. Para una posición concreta, el agua depende de la menor de las mayores cotas a izquierda y derecha, menos la altura de la barra actual.

MÓDULO 7. Tamiz de Eratóstenes y preparación final
El Tamiz de Eratóstenes encuentra todos los números primos hasta un límite dado. La idea es asumir inicialmente que los números son primos y marcar sucesivamente como no primos los múltiplos de cada primo descubierto.

Evaluación final
Evaluación integradora de los contenidos principales del curso.

Valoraciones y reseñas de estudiantes

Aún no hay reseñas.

Acerca de este curso

Entrevistas Técnicas con Java

Resultados de aprendizaje

Metodología

Prerrequisitos

Duracion estimada

Contenido del curso

Lección 1.1 · ¿Por qué necesitamos notación asintótica?

Lección 1.2 · Big Theta, Big Omega y Big O

Lección 1.3 · Órdenes de crecimiento

Lección 1.4 · Reglas prácticas para simplificar Big O

Práctica 1 · Clasificar fragmentos

MÓDULO 2. Análisis de complejidad en Java y estructuras de datos <p>Si un método divide repetidamente un número entre 2 hasta llegar a 1, el número de iteraciones crece de forma logarítmica. Cada paso reduce de manera importante el tamaño del problema.</p>

Lección 2.1 · Un ejemplo logarítmico

Lección 2.2 · Buscar el máximo en una lista enlazada

Lección 2.3 · Ordenar repitiendo una búsqueda lineal

Lección 2.4 · Pila frente a cola

Lección 2.5 · HashMap frente a lista enlazada

Práctica 2 · Detectar la operación dominante

MÓDULO 3. Complejidad espacial <p>La complejidad espacial describe el crecimiento de la memoria adicional necesaria respecto al tamaño de entrada. En este análisis suele interesar el espacio extra creado por el algoritmo, no el espacio ocupado por la entrada que ya recibió.</p>

Lección 3.1 · Qué mide la complejidad espacial

Lección 3.2 · Tiempo y espacio pueden ser diferentes

Lección 3.3 · Crear un array nuevo frente a modificar in-place

Práctica 3 · Comparar espacio

Lección 4.1 · Qué evalúa una entrevista técnica

Lección 4.2 · El proceso de seis pasos

Lección 4.3 · Casos felices y casos límite

Lección 4.4 · Comunicación durante la implementación

Lección 4.5 · Ejercicio de práctica: FizzBuzz

Simulación de entrevista

MÓDULO 5. Programación dinámica y memoización <p>La serie de Fibonacci es un ejemplo clásico. Una implementación recursiva directa vuelve a resolver múltiples veces los mismos subproblemas. A medida que N crece, el número de llamadas puede crecer rápidamente.</p>

Lección 5.1 · El problema de la recursión repetitiva

Lección 5.2 · Memoización

Lección 5.3 · Reconocer problemas adecuados

Práctica 5 · Fibonacci memoizado

Lección 6.1 · Captura de agua de lluvia

Lección 6.2 · Solución ingenua

Lección 6.3 · Solución con dos punteros

Lección 6.4 · Problema de la mochila

Lección 6.5 · Mochila con programación dinámica

Práctica 6 · De fuerza bruta a optimización

MÓDULO 7. Tamiz de Eratóstenes y preparación final <p>El Tamiz de Eratóstenes encuentra todos los números primos hasta un límite dado. La idea es asumir inicialmente que los números son primos y marcar sucesivamente como no primos los múltiplos de cada primo descubierto.</p>

Lección 7.1 · El Tamiz de Eratóstenes

Lección 7.2 · Flujo básico

Lección 7.3 · Implementación Java optimizada

Lección 7.4 · Optimizaciones explicadas

Lección 7.5 · Cómo seguir practicando

Práctica 7 · Simulación final

Evaluación final <p>Evaluación integradora de los contenidos principales del curso.</p>

Evaluación final · Entrevistas Técnicas con Java

Valoraciones y reseñas de estudiantes

MÓDULO 2. Análisis de complejidad en Java y estructuras de datos
<p>Si un método divide repetidamente un número entre 2 hasta llegar a 1, el número de iteraciones crece de forma logarítmica. Cada paso reduce de manera importante el tamaño del problema.</p>

MÓDULO 3. Complejidad espacial
<p>La complejidad espacial describe el crecimiento de la memoria adicional necesaria respecto al tamaño de entrada. En este análisis suele interesar el espacio extra creado por el algoritmo, no el espacio ocupado por la entrada que ya recibió.</p>

MÓDULO 5. Programación dinámica y memoización
<p>La serie de Fibonacci es un ejemplo clásico. Una implementación recursiva directa vuelve a resolver múltiples veces los mismos subproblemas. A medida que N crece, el número de llamadas puede crecer rápidamente.</p>

MÓDULO 7. Tamiz de Eratóstenes y preparación final
<p>El Tamiz de Eratóstenes encuentra todos los números primos hasta un límite dado. La idea es asumir inicialmente que los números son primos y marcar sucesivamente como no primos los múltiplos de cada primo descubierto.</p>

Evaluación final
<p>Evaluación integradora de los contenidos principales del curso.</p>