Descripción

Ponte al día sobre las novedades más importantes en Computación Paralela y Distribuida, incluyendo toda la teoría y práctica en torno a la descomposición en paralelo”

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La nube ha abierto una infinidad de posibilidades en el mundo de la computación, especialmente cuando se habla sobre Computación Paralela, ya que ha reducido considerablemente el coste de los servicios necesarios, aumentando a su vez la capacidad disponible. Esto, junto con nuevas herramientas y librerías de programación, ha hecho que la Computación Paralela y Distribuida esté al alcance de informáticos con ánimo de emprender.

Ya sea para centrarse en un proyecto de cierta envergadura o incluso dedicarse a la investigación computacional, este Experto Universitario recopila en un formato cómodo y accesible los conocimientos más esenciales que debe tener todo informático sobre la Computación Paralela y Distribuida.

Todo ello en un formato 100% online en el que se han eliminado las clases presenciales y los horarios prefijados. Todo el temario está disponible en descarga para el alumno, por lo que es él mismo el que decide cuando asumir toda la carga lectiva. El aula virtual está accesible las 24 horas del día, resultando en la mayor flexibilidad para compaginar este Experto Universitario con otras responsabilidades profesionales o personales.

Orienta tu carrera hacia la programación más elevada o incluso entornos de investigación académica computacional gracias a este Experto Universitario”

Este Experto Universitario en Computación Paralela y Distribuida contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Computación Paralela y Distribuida 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Profundizarás en todas las aplicaciones de la Computación Paralela y Distribuida, incluyendo blockchain, bases de datos y sistemas distribuidos en medicina” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Conseguirás el empujón de calidad que necesita tu CV para llegar aún más lejos en tu trayectoria profesional”

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Tendrás a tu disposición una biblioteca repleta de recursos multimedia variados, incluyendo vídeos creados por los propios docentes”

Temario

Haciendo uso de la metodología pedagógica del relearning, TECH facilita la labor de estudio al alumno, pues los conceptos y claves más importantes de la Computación Paralela y Distribuida serán aprendidos de forma natural y progresiva a lo largo de todo el programa. Así, se ahorran grandes cantidades de tiempo invertidas en el propio estudio, lo que libera al alumno para dedicar su esfuerzo en las lecturas complementarias o los ejercicios prácticos.

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Los numerosos vídeos en detalle, resúmenes, vídeos motivacionales y casos reales te ayudarán a adquirir una mejor comprensión de todas las aplicaciones de la Computación Paralela y Distribuida”

Módulo 1. Descomposición en paralelo en ComputaciónParalela y Distribuida

1.1. Descomposición en paralelo

1.1.1. Procesamiento paralelo
1.1.2. Arquitecturas
1.1.3. Supercomputadoras

1.2. Hardware paralelo y software paralelo

1.1.1. Sistemas en serie
1.1.2. Hardware paralelo
1.1.3. Software paralelo
1.1.4. Entrada y salida
1.1.5. Rendimiento

1.3. Escalabilidad paralela y problemas de rendimiento recurrentes

1.3.1. Paralelismo
1.3.2. Escalabilidad en paralelo
1.3.3. Problemas recurrentes de rendimiento

1.4. Paralelismo de memoria compartida

1.4.1. Paralelismo de memoria compartida
1.4.2. OpenMP y Pthreads
1.4.3. Paralelismo de memoria compartida. Ejemplos

1.5. Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU)

1.5.1. Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU)
1.5.2. Arquitectura Unificada de Dispositivos Computacionales (CUDA)
1.5.3. Arquitectura Unificada de Dispositivos Computacionales. Ejemplos

1.6. Sistemas de paso de mensajes

1.6.1. Sistemas de paso de mensajes
1.6.1. MPI. Interfaz de paso de mensajes
1.6.3. Sistemas de paso de mensajes. Ejemplos

1.7. Paralelización híbrida con MPI y OpenMP

1.7.1. La programación híbrida
1.7.2. Modelos de programación MPI/OpenMP
1.7.3. Descomposición y mapeo híbrido

1.8. Computación MapReduce

1.8.1. Hadoop
1.8.2. Otros sistemas de cómputo
1.8.3. Computación Paralela. Ejemplos

1.9. Modelo de actores y procesos reactivos

1.9.1. Modelo de actores
1.9.2. Procesos reactivos
1.9.3. Actores y procesos reactivos. Ejemplos

1.10. Escenarios de Computación Paralela

1.10.1. Procesamiento de audio e imágenes
1.10.2. Estadística/minería de datos
1.10.3. Ordenación paralela
1.10.4. Operaciones matriciales paralelas

Módulo 2. Computación paralela aplicada a Entornos Cloud

2.1. Computación en la nube

2.1.1. Estado del arte del panorama IT
2.1.2. La “nube”
2.1.3. Computación en la nube

2.2. Seguridad y resiliencia en la nube

2.2.1. Regiones, zonas de disponibilidad y fallo
2.2.2. Administración de los tenant o cuentas de cloud
2.2.3. Identidad y control de acceso en la nube

2.3. Networking en la nube

2.3.1. Redes virtuales definidas por software
2.3.2. Componentes de red de una red definida por software
2.3.3. Conexión con otros sistemas

2.4. Servicios en la nube

2.4.1. Infraestructura como servicio
2.4.2. Plataforma como servicio
2.4.3. Computación serverless
2.4.4. Software como servicio

2.5. Almacenamiento en la nube

2.5.1. Almacenamiento de bloques en la nube
2.5.2. Almacenamiento de ficheros en la nube
2.5.3. Almacenamiento de objetos en la nube

2.6. Interacción y monitorización de la nube

2.6.1. Monitorización y gestión de la nube
2.6.2. Interacción con la nube: consola de administración
2.6.3. Interacción con Command Line Interface
2.6.4. Interacción basada en APIs

2.7. Desarrollo cloud-native

2.7.1. Desarrollo nativo en cloud
2.7.2. Contenedores y plataformas de orquestación de contenedores
2.7.3. Integración continua en la nube
2.7.4. Uso de eventos en la nube

2.8. Infraestructura como código en la nube

2.8.1. Automatización de la gestión y el aprovisionamiento en la nube
2.8.2. Terraform
2.8.3. Integración con scripting

2.9. Creación de una infraestructura híbrida

2.9.1. Interconexión
2.9.2. Interconexión con datacenter
2.9.3. Interconexión con otras nubes

2.10. Computación de alto rendimiento

2.10.1. Computación de alto rendimiento
2.10.2. Creación de un clúster de alto rendimiento
2.10.3. Aplicación de la computación de alto rendimiento

Módulo 3. Aplicaciones de la Computación Paralela y Distribuida

3.1. La Computación Paralela y Distribuida en las aplicaciones actuales

3.1.1. Hardware
3.1.2. Software
3.1.3. Importancia de los tiempos

3.2. Clima. Cambio climático

3.3.1. Aplicaciones de clima. Fuentes de datos
3.3.2. Aplicaciones de clima. Volúmenes de datos
3.3.3. Aplicaciones de clima. Tiempo real

3.3. GPU Computación Paralela

3.3.1. GPU Computación Paralela
3.3.2. GPUs vs. CPU. Uso de GPU
3.3.3. GPU. Ejemplos

3.4. Smart Grid. Computación en las redes eléctricas

3.4.1. Smart Grid
3.4.2. Modelos conceptuales. Ejemplos
3.4.3. Smart Grid. Ejemplo

3.5. Motor distribuido. ElasticSearch

3.5.1. Motor distribuido. ElasticSearch
3.5.2. Arquitectura con ElasticSearch. Ejemplos
3.5.3. Motor distribuido. Casos de Uso

3.6. Big Data Framework

3.6.1. Big Data Framework
3.6.2. Arquitectura de herramientas avanzadas
3.6.3. Big Data en Computación Distribuida

3.7. Base de datos en memoria

3.7.1. Base de datos en memoria
3.7.2. Solución de Redis. Caso de éxito
3.7.3. Despliegue de soluciones con base de datos en memoria

3.8. Blockchain

3.8.1. Arquitectura Blockchain. Componentes
3.8.2. Colaboración entre nodos y consensos
3.8.3. Soluciones Blockchain. Implementaciones

3.9. Sistemas Distribuidos en medicina

3.9.1. Componentes de arquitectura
3.9.2. Sistemas Distribuidos en medicina. Funcionamiento
3.9.3. Sistemas Distribuido en medicina. Aplicaciones

3.10. Sistemas Distribuidos en el sector aéreo

3.10.1. Diseño de arquitectura
3.10.2. Sistemas Distribuidos en el sector aéreo. Funcionalidades de los componentes
3.10.3. Sistemas Distribuidos en el sector aéreo. Aplicaciones

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