AWS Practice Tech Skills

Welcome to the AWS Practice Tech Skills repository! This repository is designed to help you become a top performer on platforms like HackerRank by mastering the basics of problem-solving using Ruby, Python, and Bash. The focus is on solving technical challenges without relying on external libraries, Wi-Fi, or AI assistance—just pure coding skills and standard libraries.

Goals

• Develop strong problem-solving skills using Ruby, Python, and Bash.
• Master AWS-related technical challenges.
• Focus on input/output tasks and deployment scenarios.
• Build confidence in solving tricky problems with minimal resources.

---

Ruby Practice

Key Topics:

• Arrays: Manipulation, iteration, and transformations.
• Strings: Parsing, formatting, and encoding.
• Hashes: Key-value operations, merging, and filtering.
• Methods: Writing reusable and efficient code.
• Logic: Conditional statements and loops.
• Expressions: Filtering and advanced logic.

Example Task:

Write a Ruby script that reads a list of numbers from input, filters out even numbers, and prints the sum of the remaining odd numbers.

---

Python Practice

Key Topics:

• Lists: Comprehensions, slicing, and transformations.
• Strings: Manipulation, pattern matching, and formatting.
• Dictionaries: Key-value operations and filtering.
• Functions: Writing reusable and modular code.
• Control Flow: Loops, conditionals, and exception handling.

Example Task:

Write a Python script that reads a string, counts the frequency of each character, and prints the result in descending order of frequency.

---

Bash Practice

Key Topics:

• File manipulation: Reading, writing, and processing files.
• Text processing: Using awk, sed, and grep.
• Scripting: Automating tasks with loops and conditionals.
• System commands: Interacting with the shell and system utilities.

Example Task:

Write a Bash script that takes a directory path as input, counts the number of files in the directory, and prints the result.

---

Deployment Practice

• Learn how to deploy simple scripts to AWS Lambda.
• Practice setting up AWS CLI for automation.
• Explore basic IAM roles and permissions for secure deployments.

---

Next Steps

1. Start with the ruby/ and python/ directories for beginner-friendly tasks.
2. Gradually move to more advanced challenges.
3. Test your solutions locally and deploy them to AWS for real-world practice.

Happy coding! 🚀

Важно! Ты должен очень чётко сформулировать речь и понимать, что именно проверяют на техническом интервью в Amazon для SysDE (или DevOps/SRE-инженеров): это не просто кодинг, а коммуникация, мышление и продакшн-инженерия в реальном времени. Перед вами представлена моя памятка о том, как готовиться по каждому блоку, чтобы соответствовать "Amazon bar".

---

Полная стратегия подготовки:

---

1. Coding — “Logical & Maintainable”

Что важно:

• Читаемый, модульный код.
• Использование структур данных по назначению.
• Чёткое именование переменных.
• Умение объяснять, почему ты так пишешь.

Что тренировать:

• Leetcode Medium+: arrays, strings, trees, graphs, hashmaps, sliding window, dynamic programming.

• Писать код в формате интервью:

  • Комментарии голосом.
  • Решение сначала простое → потом оптимизация.

Пример:

“Я бы хотел начать с наивного решения, чтобы убедиться, что мы на одной волне, а затем оптимизирую до O(n log n).”

---

2. Problem Solving — “Can deal with ambiguity”

Amazon любит неочевидные вопросы:

• “Design a URL shortening system”
• “How would you scale log processing at 10M events/sec?”
• “How would you test and debug a flaky CI pipeline?”

Что делать:

• Задавай уточняющие вопросы:

  • Какой масштаб системы?
  • Какие допущения можно сделать?
  • Какие SLA у нас?

Amazon любит, если ты:

• Не боишься сказать “я не знаю, но я выясню вот так”
• Чётко структурируешь: сначала high-level, потом углубляешься.

---

3. Linux Troubleshooting

Что могут спросить:

• Что ты сделаешь, если 100% CPU?
• Как ты отследишь утечку памяти?
• Как находишь runaway-процесс?

Что готовить:

• Работа с top, htop, strace, lsof, journalctl, systemctl, du -sh, vmstat, iotop

• Диагностика:

  • kill -9 $(ps aux | grep badapp)
  • df -h, free -m, dmesg | tail

• Логи: grep, awk, tail -f, лог-роутинг.

Практика:

• Логинись в EC2 instance, запускай "симулированные проблемы"
• Устрой себе mini-fire drill: “почему тормозит база?”, “куда ушло место?”

---

4. Incident Response, RCA, Monitoring

Что рассказывать:

• Реальные инциденты: что произошло, как ты отреагировал.
• Что ты автоматизировал: алерты, self-healing, графаны.
• Как писал RCA: факты, причина, действия, follow-ups.

Готовь 2–3 примера:

• "У нас легло хранилище, я отреагировал через alertmanager + понял, что была переполнена очередь Kafka. Я увеличил партиции, и потом добавил метрику lag через Prometheus."

---

5. Поведенческий формат: STAR + Leadership Principles

Каждая история =

• Situation — где ты был, контекст.
• Task — твоя задача/проблема.
• Action — что ты делал конкретно.
• Result — каков был результат, чему научился.

Какие принципы важны:

• Dive Deep
• Ownership
• Bias for Action
• Are Right, A Lot
• Insist on the Highest Standards

---

Шаблон подготовки к интервью

День	Что делать
1	2 задачи с Leetcode + 1 STAR история
2	Troubleshooting EC2 / Linux drills
3	System design: “rate limiter”, “log pipeline”
4	Написать RCA по фиктивному инциденту
5	Повторить AWS basics (EC2, S3, CloudWatch, etc.)