Выведите свою карьеру и резюме на новый уровень, внедрив в свою работу последние знания в области параллельного и распределенного вычисления”

Хорошее и продвинутое знание в области параллельного и распределенного вычисления может привести к профессиональному росту специалиста в области информатики, который ищет способ выделиться. Учитывая, что это сложная тема, которая может иметь множество применений, TECH обратился к команде экспертов в этой области для разработки всех материалов.

Таким образом, специалисты найдут разделы, посвященные коммуникации и координации в системах вычислений, анализу и программированию параллельных алгоритмов, распределенным системам вычислений и другим полезным вопросам. Все это изложено с современной и инновационной перспективой, основанной на собственном опыте преподавательского персонала.

Таким образом, специалисты в области информатики, успешно окончившие эту программу, имеют решающее преимущество в разработки приложений или систем в области климата, здравоохранения, больших данных, облачных вычислений или блокчейна. Кроме того, благодаря продвинутой программе, можно рассматривать возможность исследовательской деятельности в области вычислений или других связанных областей.

Кроме того, данный курс предлагается полностью в онлайн-формате, что устраняет необходимость посещения занятий или ограничений фиксированного расписания. Специалисты в области информатики могут свободно распределить учебную нагрузку в соответствии со своими интересами, совмещая изучение данной Специализированной магистратуры с другими личными или профессиональными обязанностями.

Запишитесь сейчас и начните уже сейчас изучать самые последние новинки в области параллельных вычислений в облачных средах и программирования, ориентированного на распределенные вычисления”

Данная Специализированная магистратура в области параллельные и распределенные вычисления содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области параллельных и распределенных вычислений
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту и самостоятельные работы
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Всегда будете получать консультацию от преподавательского состава, в котором работают профессионалы с большим опытом в области параллельных и распределенных вычислений”

В преподавательский состав входят профессионалы отрасли, которые вносят свой опыт работы в эту программу, а также признанные специалисты, принадлежащие к ведущим научным сообществам и престижным университетам.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т. е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы получите полную поддержку от крупнейшего онлайн-образовательного учреждения в мире, TECH, с передовыми образовательными технологиями"

Не упустите возможность выделиться и продемонстрировать свой интерес к информатике настоящего и будущего"

В связи с тем, что информатика развивается стремительно и специалисты в этой области должны непрерывно обновлять свои знания, TECH сосредоточился на самых новых достижениях в области параллельных и распределенных вычислений. Таким образом, студенты не только освоят передовые навыки, но также изучат множество применений таких технологий, как блокчейн и облачные вычисления, которые имеют важное значение в современном мире.

Ваша цель для профессионального роста будет намного ближе благодаря советам и ключевым моментам в области вычислений, которые вы узнаете в этой программе”

Общие цели

• Анализировать взаимодействие между различными компонентами параллельных и распределенных вычислений
• Измерять и сравнивать их производительность для анализа эффективности используемого набора компонентов
• Подробно исследовать многоплатформенную параллельную вычислительную среду для использования параллелизма на уровне задач между различными аппаратными ускорителями
• Подробно изучать текущие программные и аппаратные архитектуры
• Глубоко разрабатывать ключевые аспекты параллельных и распределенных вычислений
• Специализировать студентов в использовании параллельных и распределенных вычислений в различных областях применения

Конкретные цели

Модуль 1. Параллелизм в параллельных и распределенных вычислениях

• Анализировать компоненты обработки: процессор или память
• Углубить знания  в области архитектуры параллелизма
• Анализировать различные формы параллелизма с точки зрения процессора

Модуль 2. Параллельная декомпозиция в параллельных и распределенных вычислениях

• Анализировать важность декомпозиции процессов на параллельные процессы при решении вычислительных задач
• Изучать различные примеры для демонстрации применения и использования параллельных вычислений и их декомпозиции
• Излагать процедуры и инструменты, позволяющие выполнять процессы параллельно с целью достижения наилучшей производительности
• Получать специализированные знания для определения сценариев декомпозиции процессов на параллельные процессы и выбора их применения

Модуль 3. Коммуникация и координация в системах вычислений

• Анализировать различные архитектуры и модели распределенных систем
• Определять характеристики параллельных и распределенных систем
• Углубиться в изучение различных видов коммуникаций, которые происходят на уровне процессов
• Изучать удаленные коммуникации, направленные на потоки, сообщения и многократную передачу сообщений вместе с примерами и более актуальными соображениями
• Устанавливать виды коммуникаций, которые становятся все более популярными, их преимущества и ограничения
• Разрабатывать процессы выбора алгоритмов, применяемых для обслуживания имен, синхронизации часов, координации и согласования между элементами системы
• Собирать сценарии, в которых используются различные типы коммуникационных технологий, улучшающих производительность и масштабируемость

Модуль 4. Анализ и программирование параллельных алгоритмов

• Исследовать различные парадигмы параллельного программирования
• Изучать самые современные инструменты для реализации параллельного программирования
• Анализировать параллельные алгоритмы для фундаментальных проблем
• Конкретизировать проектирование и анализ параллельных алгоритмов
• Разрабатывать параллельные алгоритмы и реализовывать их с использованием MPI, OpenMP, OpenCL/CUDA

Модуль 5. Параллельные архитектуры

• Анализировать основные архитектуры компьютеров
• Углубить знания в области ключевых аспектов, таких как процесс, сервис и поток выполнения
• Управлять процессами в операционной системе
• Использовать классы для запуска и управления процессами

Модуль 6. Параллельная производительность

• Анализировать аспекты параллельных алгоритмов, которые влияют на их производительность и масштабируемость
• Определять основные показатели производительности и масштабируемости параллельных алгоритмов
• Изучать основные методы сравнения параллельных алгоритмов
• Определять ограничения, которые аппаратное обеспечение накладывает на параллелизацию
• Определять лучшие практики для производительности параллельных программ с общей памятью, для производительности параллельных программ с передачей сообщений, для производительности гибридных параллельных программ и для производительности параллельных программ с гетерогенным вычислением
• Собирать наиболее продвинутые инструменты для анализа производительности параллельных алгоритмов
• Представлять основные шаблоны параллельной обработки
• Разрабатывать надежную процедуру для определения высокопроизводительных параллельных программ

Модуль 7. Распределенные вычислительные системы

• Разрабатывать ключевые элементы распределенной системы
• Изучать элементы безопасности, применяемые в распределенных системах и их необходимость
• Представлять различные типы распределенных систем, которые чаще всего используются, их особенности, функциональность и проблемы, которые необходимо решить
• Демонстрировать теорему CAP, применимую к распределенным системам: Consistency (согласованность), Availability (доступность) и Partition Tolerance (устойчивость к сбоям)

Модуль 8. Параллельные вычисления в облачных средах

• Разрабатывать парадигму облачных вычислений
• Определять различные подходы на основе уровня автоматизации и услуги
• Анализировать основные компоненты архитектуры облачных вычислений
• Определять различия с архитектурой On-Premise
• Исследовать различные варианты развертывания облачных вычислений: Multi-Cloud, Hybrid Cloud
• Углубить знания в области преимуществ, присущих облачным вычислениям
• Разрабатывать принципы экономики облачных вычислений: переход от CAPEX к OPEX
• Оценивать коммерческие предложения различных облачных провайдеров
• Оценивать возможности суперкомпьютерных вычислений в облаке
• Изучать вопросы безопасности в облачных вычислениях

Модуль 9. Модели и формальная семантика. Программирование, ориентированное на распределенные вычисления

• Идентифицировать преимущества формальной семантики
• Исследовать, как формальная семантика помогает в программировании, ориентированном на распределенные вычисления
• Сосредоточиться на возможностях применения формальной семантики в программировании, ориентированном на распределенные вычисления
• Разрабатывать основные инструменты для обеспечения жизнеспособности проектов, использующих эту технологию
• Идентифицировать языки программирования в контексте семантической модели
• Определять, как эти семантические модели помогают с языками программирования
• Оценивать и сравнивать модели вычислений
• Сосредоточиться на использовании распределенных моделей
• Представлять наиболее передовые инструменты рынка для проектов

Модуль 10. Применение параллельных и распределенных вычислений

• Продемонстрировать значительный вклад применения параллельных и распределенных вычислений в нашей среде
• Определять основные архитектуры, используемые на рынке
• Оценивать выгоды этих примеров использования
• Представлять успешные решения на рынке
• Демонстрировать, почему это важно для оценки изменения климата
• Определять текущую важность графических процессоров (GPU)
• Показывать влияние этой технологии на электрические сети
• Исследовать распределенные двигатели для обслуживания наших клиентов
• Изучать преимущества распределенных двигателей для достижения выгоды в наших компаниях
• Представлять примеры баз данных в памяти и их важность
• Исследовать, как эти модели помогают в медицине
  
  

Вы ознакомитесь со всеми наиболее важными аспектами параллельных и распределенных вычислений, начиная от их особенностей в параллельности и заканчивая их многочисленными применениями”