Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  LEETCODE VS HACKERRANK: ĐÂU LÀ NỀN TẢNG HỌC TẬP HỮU ÍCH DÀNH CHO NEWBIE DATA SCIENTIST?

LEETCODE VS HACKERRANK: ĐÂU LÀ NỀN TẢNG HỌC TẬP HỮU ÍCH DÀNH CHO NEWBIE DATA SCIENTIST?


LeetCode và HackerRank: Đâu là nền tảng học tập hữu ích dành cho Data Science?

  1,589 lượt xem

Nội dung bài viết

Quá trình tìm kiếm việc làm trong ngành dữ liệu là một con đường khá gian nan và thử thách. Bởi không chỉ có vòng phỏng vấn mà ứng viên còn phải xuất sắc hoàn thành các bài test để trở thành người phù hợp nhất với công ty. Một trong những nền tảng học tập phổ biến dành cho Data Scientist phải kể đến LeetCode và HackerRank. Đây cũng là 02 nền tảng thường xuyên xuất hiện trong các bài test technical ở các doanh nghiệp. Với thư viện project khổng lồ cùng hàng ngàn đề kiểm tra kỹ năng và kiến thức, nền tảng nào sẽ trở thành nền tảng học tập tốt nhất dành cho newbie?

  1. Leetcode

Được thành lập vào năm 2015, LeetCode đã tự đặt cho mình cái tên “new way to learn”. Có lẽ vì câu slogan nổi bật này mà tính tới năm 2017 LeetCode đã đạt mốc hơn 1 triệu người dùng với thư viện hơn 2.000 câu hỏi. Bên cạnh đó, nền tảng này cũng hỗ trợ 14 ngôn ngữ lập trình, ngôn ngữ truy vấn khác nhau như Python, MySQL, Java,...

Được đánh giá là giao diện thân thiện với người dùng, LeetCode có trình chỉnh sửa mã cùng nhiều chủ đề để lựa chọn và thực hành. Những câu hỏi của LeetCode cũng đơn giản và dễ hiểu, đi thẳng và các vấn đề mà người dùng cần giải quyết. Ngoài ra, những vấn đề này sẽ đính kèm các bài viết hướng dẫn và giải thích vấn đề cặn kẽ để người học có thể xây dựng tư duy và suy nghĩ phù hợp. Không những vậy, những bộ câu hỏi tham khảo trong các vòng phỏng vấn của doanh nghiệp cũng được ghi chú các mẹo cụ thể để người học xây dựng mindmap hoặc tiếp cận đúng vấn đề cần giải quyết. 

Leetcode-va-hackerrank

Một tính năng nổi trội khác của LeetCode có thể nói đến là community. Với cộng đồng hơn 1 triệu người dùng, tất cả các vấn đề bạn thắc mắc đều được cho lời khuyên hữu ích để tìm ra giải pháp. Sức mạnh khổng lồ này cũng thể hiện rõ khi bạn không nhất thiết phải trả phí để nhận được hướng giải pháp tốt nhất từ các chuyên gia mà vẫn nhận được hàng trăm, hàng ngàn câu trả lời và hướng giải quyết từ những người dùng khác. 

1.1 LeetCode không miễn phí 

Như đã đề cập ở trên, người dùng phải trả phí cho những tiện ích khác nhau. Để truy cập vào tất cả các vấn đề cùng giải pháp, trình gỡ lỗi tích hợp (built-in debugger) và mô phỏng phỏng vấn (interview simulations), người dùng sẽ trả một khoản phí $35/ tháng hoặc $261/ năm. 

Tất nhiên việc sử dụng tài khoản miễn phí vẫn giúp users hoàn toàn truy cập các tính năng của LeetCode. Nhưng những bộ câu hỏi trong vòng phỏng vấn, các chức năng gỡ lỗi và tự động hoàn thành của tài khoản trả phí cũng là ưu điểm thu hút nhiều users.

1.2 LeetCode có phải nền tảng phù hợp cho Khoa học dữ liệu ?

Đứng từ góc độ Khoa học dữ liệu, hạn chế lớn nhất của LeetCode chính là nền tảng này tập trung quá nhiều vào software developers và software engineers. Chính vì vậy, những lĩnh vực khác nhận ít giá trị hơn từ nền tảng này. Các chuyên gia Khoa học dữ liệu cũng cho rằng các bộ câu hỏi của SQL chủ yếu tập trung vào Database và Data Steam. Ngoài ra, những câu hỏi về Khoa học dữ liệu thường khá phức tạp và ít giải thích rõ ràng trong những câu hỏi về thuật toán có phần ngắn gọn và dễ hiểu hơn. 

Một số Data Scientist đánh giá rằng, LeetCode là nền tảng tuyệt vời giúp bạn trau dồi và nâng cao kỹ năng viết mã. Nhưng với những case study cụ thể về Data Science thì có phần lép vế hơn. Những câu hỏi cũng tập trung quá nhiều về câu lệnh, thuật toán mà thiếu đi tình huống, project cụ thể trong doanh nghiệp.     

Nhìn chung, LeetCode là một nền tảng vững chắc, nổi tiếng với cơ sở người dùng mạnh mẽ và là một nguồn tài nguyên quan trọng để chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn của Data Scientist. Tuy nhiên, nó không thực sự là công cụ tốt nhất cho những người đang tìm hiểu về Khoa học dữ liệu.

 

  1. HackerRank

Cũng giống như LeetCode, HackerRank tự hào là nền tảng thư viện gồm hơn 91 triệu challenges và hơn 11 triệu users là developers. Được thành lập vào năm 2009, nền tảng này hỗ trợ 43 ngôn ngữ khác nhau, mặc dù không phải tất cả các ngôn ngữ đều có thể truy cập vào mọi challenges. Một điểm cộng của HackerRank chính là nền tảng này hoàn toàn miễn phí. Bên cạnh đó, HackerRank còn là nền tảng phổ biến để các công ty sử dụng trong bài test technical của họ. Điều này có nghĩa là việc làm quen với HackerRank là bước quan trọng trong quá trình phỏng vấn. Vì bạn đã có kinh nghiệm sử dụng và giải mã các challenges trên nền tảng này. 

 

2.1 HackerRank là nền tảng dành cho Data Science? 

So với LeetCode, HackerRank tập trung tệp người dùng  đến các lĩnh vực khoa học dữ liệu nhiều hơn. Điều này có thể thấy thông qua thư viện với các kiến thức về Machine Learning, AI và thư viện thuật toán. Ngoài ra còn có rất nhiều case study khác nhau để khám phá như biểu thức chính quy, cấu trúc dữ liệu và toán học, cũng như các chủ đề liên quan đến Java, SQL và Python. Các tracks sẽ sắp xếp theo độ khó tăng dần, những thử thách ban đầu là những câu hỏi đơn giản và khó dần theo thời gian. Điều này có nghĩa là các tracks HackerRank sẽ hỗ trợ users tìm hiểu các chủ đề mới từ A - Z hoặc giúp khắc phục lỗ hổng kiến thức của bạn. 

Ngoài thư viện thử thách, HackerRank còn có những thử thách về job board và chứng chỉ. Vì nhiều công ty sử dụng HackerRank như một phần trong quy trình phỏng vấn của họ, nên những challenges này sẽ giúp bạn làm quen với nền tảng, phát triển hồ sơ cũng như thể hiện các kỹ năng và chứng chỉ phù hợp với fresher. Thậm chí, một số doanh nghiệp còn đánh giá cao ứng viên ở hồ sơ HackerRank và thứ hạng trong bảng xếp hạng challenges.

TỔNG KẾT

Khi so sánh 2 nền tảng khác nhau LeetCode với HackerRank đâu là nền tảng phù hợp với Data Science thì cần lưu ý mỗi nền tảng đều tập trung vào đối tượng khách hàng khác nhau. 

LeetCode đặc biệt hướng đến các kỹ sư và nhà phát triển phần mềm (software engineers and developers). Các câu hỏi về thuật toán cũng như thư viện SQL xây dựng các vấn đề khá đơn giản và ít liên quan đến khoa học dữ liệu. Tuy nhiên LeetCode là nền tảng hoàn toàn phù hợp trong việc xây dựng kỹ năng viết code và syntax. 

HackerRank là nền tảng tốt nhất dành cho những người mới bắt đầu, với các tracks giới thiệu về khái niệm và ngôn ngữ lập trình khác nhau. Trên thực tế, một số chương trình giảng dạy Khoa học dữ liệu tại các trường đại học thậm chí còn sử dụng HackerRank để kiểm tra kỹ năng của sinh viên. Như vậy có thể thấy, HackerRank là nền tảng hoàn toàn phù hợp với Data Science. 

Hy vọng qua bài viết này, người đọc sẽ lựa chọn được nền tảng học tập phù hợp với mục đích của mình. Từ đó, mở ra nhiều cơ hội việc làm trong tương lai

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ

Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.

07 ỨNG DỤNG CỦA DATA SCIENCE TRONG QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG

Theo khảo sát của DHL, 73% công ty tin rằng Data Science sẽ cải thiện và phát triển hoạt động chuỗi cung ứng của họ. Điều này đã chứng minh tiềm năng phát triển mạnh mẽ của ngành khoa học dữ liệu trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Các bài viết liên quan