Soyez au courant des développements les plus importants en matière d’Informatique Parallèle et Distribuée, y compris toute la théorie et la pratique autour de la décomposition parallèle" 

Le cloud a ouvert une myriade de possibilités dans le monde de l'informatique, en particulier en ce qui concerne l’Informatique Parallèle, car il a considérablement réduit le coût des services nécessaires, tout en augmentant la capacité disponible. Cette évolution, associée à de nouveaux outils et bibliothèques de programmation, a mis l’Informatique Parallèle et Distribuée à la portée des informaticiens entreprenants. 

Que ce soit pour se concentrer sur un projet d'une certaine envergure ou même pour se consacrer à la recherche informatique, ce Certificat avancé compile dans un format pratique et accessible les connaissances les plus essentielles que tout informaticien devrait avoir sur l’Informatique Parallèle et Distribuée. 

Tout cela dans un format 100% en ligne dans lequel les cours en face à face et les horaires fixes ont été éliminés. Les étudiants peuvent télécharger l'ensemble du syllabus et ce sont eux qui décideront du moment où ils suivront la totalité du cours. La classe virtuelle est accessible 24 heures sur 24, ce qui offre la plus grande souplesse pour combiner ce Certificat avancé avec d'autres responsabilités professionnelles ou personnelles. 

Orientez votre carrière vers des environnements de programmation supérieure, voire de recherche informatique académique, grâce à ce Certificat avancé"

Le Certificat avancé en Informatique Parallèle et Distribuée contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Informatique Parallèle et Distribuée 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé pour améliorer l'apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet  

Vous plongerez dans toutes les applications d’Informatique Parallèle et Distribuée, y compris la blockchain, les bases de données et les systèmes distribués en médecine" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Son contenu multimédia, élaboré avec la dernière technologie éducative, permettra aux professionnels un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner face à des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le site professionnelles doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du Certificat avancé. Pour ce faire, vous bénéficierez de l'aide d'un nouveau système vidéo interactif réalisé par des experts reconnus.

Vous obtiendrez le coup de pouce qualitatif dont votre CV a besoin pour aller encore plus loin dans votre carrière"

Vous disposerez d'une bibliothèque riche en ressources multimédia variées, dont des vidéos créées par les enseignants eux-mêmes"

En utilisant la méthodologie pédagogique du Relearning, TECH facilite les études des étudiants, car les concepts et les clés les plus importants en Informatique Parallèle et Distribuée seront appris de manière naturelle et progressive tout au long du programme. Cela permet d'économiser beaucoup de temps investi dans l'étude elle-même, ce qui libère l'étudiant pour qu'il puisse consacrer ses efforts à des lectures complémentaires ou à des exercices pratiques. 

De nombreuses vidéos d'approfondissement, des résumés, des vidéos de motivation et des études de cas vous aideront à mieux comprendre toutes les applications en Informatique Parallèle et Distribuée" 

Module 1. Décomposition en Parallélisme en Informatique Parallèle et Distribuée

1.1. Décomposition parallèle

1.1.1. Traitement parallèle
1.1.2. Architectures
1.1.3. Superordinateurs

1.2. Matériel parallèle et logiciel parallèle

1.2.1. Systèmes en série
1.2.2. Hardware parallèle
1.2.3. Software parallèle
1.2.4. Entrée et sortie
1.2.5. Rendement

1.3. Extensibilité parallèle et problèmes de performance récurrents

1.3.1. Parallélisme
1.3.2. Évolutivité parallèle
1.3.3. Problèmes de performance récurrents

1.4. Parallélisme de la mémoire partagée

1.4.1. Parallélisme de la mémoire partagée
1.4.2. OpenMP et Pthreads
1.4.3. Parallélisme de la mémoire partagée. Exemples

1.5. Unité de Traitement Graphique (GPU)

1.5.1. Unité de Traitement Graphique (GPU)
1.5.2. Architecture Unifiée de Dispositifs de Calcul (CUDA)
1.5.3. Architecture Unifiée de Dispositifs Informatiques. Exemples

1.6. Systèmes de transmission de messages

1.6.1. Systèmes de transmission de messages
1.6.1. MPI. Interface à passage de messages
1.6.3. Systèmes de transmission de messages. Exemples

1.7. Parallélisation hybride avec MPI et OpenMP

1.7.1. Programmation hybride
1.7.2. Modèles de programmation MPI/OpenMP
1.7.3. Décomposition et cartographie hybrides

1.8. Informatique MapReduce

1.8.1. Hadoop
1.8.2. Autres systèmes informatiques
1.8.3. Informatique Parallèle. Exemples

1.9. Modèle d'acteur et processus réactifs

1.9.1. Modèle d'acteur
1.9.2. Processus réactifs
1.9.3. Acteurs et processus réactifs. Exemples

1.10. Scénarios de Calcul Parallèle

1.10.1. Traitement de l'audio et de l'image
1.10.2. Statistiques/exploitation des données
1.10.3. Planification parallèle
1.10.4. Opérations matricielles parallèles

Module 2. Informatique parallèle appliqué aux Environnements Cloud

2.1. Cloud Computing

2.1.1. État des lieux du paysage informatique
2.1.2. Le “Cloud”
2.1.3. Cloud Computing

2.2. Sécurité et résilience dans le nuage

2.2.1. Régions, disponibilité et zones de défaillance
2.2.2. Gestion des Tenant ou des comptes Cloud
2.2.3. Identité et contrôle d'accès dans le nuage

2.3. Networking dans le Cloud

2.3.1. Réseaux virtuels définis par logiciel
2.3.2. Composants de réseau d'un réseau défini par logiciel
2.3.3. Connexion à d'autres systèmes

2.4. Services en Cloud

2.4.1. Infrastructure en tant que service
2.4.2. Plate-forme en tant que service
2.4.3. Informatique Serverless
2.4.4. Logiciel en tant que service

2.5. Stockage en Cloud

2.5.1. Stockage de blocs en Cloud
2.5.2. Stockage de fichiers en Cloud
2.5.3. Stockage d'objets en Cloud

2.6. Interaction et surveillance du Cloud

2.6.1. Surveillance et gestion du Cloud
2.6.2. Interaction avec le Cloud: console d'administration
2.6.3. Interaction avec Command Line Interface
2.6.4. Interaction basée sur les API

2.7. Développement Cloud-Native

2.7.1. Développement natif en Cloud
2.7.2. Conteneurs et plateformes d'orchestration de conteneurs
2.7.3. Intégration continue du Cloud
2.7.4. Utilisation des événements du nuage

2.8. L'infrastructure en tant que code dans le nuage

2.8.1. Automatisation de la gestion et du provisionnement dans le Cloud
2.8.2. Terraform
2.8.3. Intégration avec Scripting

2.9. Construire une infrastructure hybride

2.9.1. Interconnexion
2.9.2. Interconnexion avec le Datacenter
2.9.3. Interconnexion avec d'autres nuages

2.10. Calcul haute performance

2.10.1. Calcul haute performance
2.10.2. Création d'un Cluster haute performance
2.10.3. Application du calcul à haute performance

Module 3. Applications d’Informatique Parallèle et Distribuée

3.1. L’Applications d’Informatique Parallèle et Distribuée dans les applications actuelles

3.1.1. Hardware
3.1.2. Software
3.1.3. Importance des temps

3.2. Climat. Changement climatique

3.2.1. Applications du climat. Sources des données
3.2.2. Applications du climat. Volumes de données
3.2.3. Applications du climat. En temps réel

3.3. Informatique Parallèle par le GPU

3.3.1. Informatique Parallèle par le GPU
3.3.2. GPUs vs. CPU. Utilisation du GPU
3.3.3. GPU. Exemples

3.4. Smart Grid. Le calcul dans les réseaux électriques

3.4.1. Smart Grid
3.4.2. Modélisation conceptuelle. Exemples
3.4.3. Smart Grid. Exemple

3.5. Moteur distribué. ElasticSearch

3.5.1. Moteur distribué. ElasticSearch
3.5.2. Architecture avec Elasticsearch. Exemples
3.5.3. Moteur distribué. Cas d'utilisation

3.6. Big Data Framework

3.6.1. Big Data Framework
3.6.2. Architecture des outils avancés
3.6.3. Big Data en Calcul Distribué

3.7. Base de données en mémoire

3.7.1. Base de données en mémoire
3.7.2. Solution Redis. Cas de réussite
3.7.3. Déploiement de solutions de bases de données en mémoire

3.8. Blockchain

3.8.1. Architecture Blockchain. Composants
3.8.2. Collaboration entre les nœuds et consensus
3.8.3. Solutions Blockchain. Mise en œuvre

3.9. Systèmes Distribués en médecine

3.9.1. Composants de l'architecture
3.9.2. Systèmes Distribués en médecine. Fonctionnement
3.9.3. Systèmes Distribués en médecine. Applications

3.10. Les systèmes Distribués dans le secteur de l'aviation

3.10.1. Conception architecturale
3.10.2. Systèmes Distribués dans le secteur de l'aviation. Fonctionnalités de composants
3.10.3. Systèmes Distribués dans le secteur de l'aviation. Applications

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