Verbessern Sie Ihre Karriere und Ihren Lebenslauf, indem Sie die neuesten Kenntnisse über Parallele und Verteilte Datenverarbeitung in Ihre Arbeit integrieren” 

Gute, fortgeschrittene Kenntnisse in der parallelen und verteilten Datenverarbeitung können der Karriere eines jeden Informatikers, der sich profilieren möchte, Auftrieb geben. Da es sich um ein komplexes Thema handelt, das zu einer Vielzahl von Anwendungen führen kann, hat TECH ein Team von Experten auf diesem Gebiet mit der Ausarbeitung aller Inhalte beauftragt. 

So finden Informatiker unter anderem Themen wie Kommunikation und Koordination in Computersystemen, Analyse und Programmierung paralleler Algorithmen oder verteilte Systeme in der Informatik. All dies wird aus einer modernen und innovativen Perspektive geschrieben, die auf der gesammelten Erfahrung der Dozenten selbst basiert. 

Informatiker, die dieses Programm absolvieren, haben somit einen entscheidenden Vorteil bei der Planung ihrer Karriere in Richtung der Entwicklung von Anwendungen oder Systemen in den Bereichen Klima, Gesundheit, Big Data, Cloud Computing oder Blockchain. Aufgrund des fortgeschrittenen Charakters des Studiengangs ist es sogar möglich, eine Forschungslaufbahn in der Informatik oder in anderen verwandten Bereichen anzustreben. 

Darüber hinaus wird der Studiengang vollständig online angeboten, so dass keine Anwesenheitspflicht besteht und die typischen Zwänge eines vorgegebenen Stundenplans entfallen. Informatiker können ihr Studienpensum frei nach ihren eigenen Interessen einteilen und den privaten Masterstudiengang mit anderen persönlichen oder beruflichen Verpflichtungen kombinieren. 

Schreiben Sie sich jetzt ein und entdecken Sie die neuesten Entwicklungen im Bereich der parallelen Datenverarbeitung in Cloud-Umgebungen und der auf verteilte Datenverarbeitung ausgerichteten Programmierung” 

Dieser Privater Masterstudiengang in Parallele und Verteilte Datenverarbeitung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für parallele und verteilte Datenverarbeitung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretischer Unterricht, Fragen an den Experten und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie werden jederzeit von einem Dozententeam beraten, das sich aus Fachleuten mit umfangreicher Erfahrung im Bereich der parallelen und verteilten Datenverarbeitung zusammensetzt”

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden den Fachkräften ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkräfte versuchen müssen, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck werden sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Sie erhalten die volle Unterstützung von TECH, der weltweit größten akademischen Online-Institution, die Ihnen die neuesten Bildungstechnologien zur Verfügung stellt”

Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, sich zu profilieren und Ihr Interesse an der Informatik von heute und morgen zu zeigen”

In Anbetracht der Tatsache, dass sich die Informatik rasant entwickelt und dass Fachleute auf diesem Gebiet ihr Wissen ständig aktualisieren müssen, hat TECH dieses Programm auf die neuesten Entwicklungen im Bereich der parallelen und verteilten Datenverarbeitung ausgerichtet. Auf diese Weise erwerben die Studenten nicht nur die fortschrittlichsten Fähigkeiten in diesem Bereich, sondern lernen auch die vielfältigen Anwendungen kennen, die Technologien wie Blockchain oder Cloud Computing heute bieten. 

Mit den Tipps und Tricks, die Sie in diesem Programm lernen, kommen Sie Ihrem Ziel, sich beruflich weiterzuentwickeln, einen großen Schritt näher” 

Allgemeine Ziele

• Analysieren, was zwischen den verschiedenen Komponenten der parallelen und verteilten Datenverarbeitung geschieht
• Messen und Vergleichen deren Leistung, um die Leistung der verwendeten Komponenten zu analysieren
• Eingehendes Analysieren der plattformübergreifenden parallelen Datenverarbeitung zur Nutzung von Parallelität auf Aufgabenebene zwischen verschiedenen Hardwarebeschleunigern
• Analysieren der aktuellen Software und Architekturen im Detail
• Vertiefen der relevanten Aspekte der parallelen und verteilten Datenverarbeitung
• Spezialisieren der Studenten auf den Einsatz von paralleler und verteilter Datenverarbeitung in verschiedenen Anwendungsbereichen  

Spezifische Ziele

Modul 1. Parallelität in der parallelen und verteilten Datenverarbeitung

• Analysieren der Verarbeitungskomponenten: Prozessor oder Speicher
• Vertiefen in die Architektur der Parallelität
• Analysieren der verschiedenen Formen der Parallelität aus der Sicht des Prozessors

Modul 2. Parallele Zerlegung in der parallelen und verteilten Datenverarbeitung

• Analysieren der Bedeutung der parallelen Prozesszerlegung bei der Lösung von Rechenproblemen
• Untersuchen verschiedener Beispiele zur Demonstration der Anwendung und Nutzung von Datenverarbeitung und ihrer parallelen Zerlegung
• Entdecken von Verfahren und Werkzeugen, die die Ausführung von parallelen Prozessen ermöglichen, um die bestmögliche Leistung zu erzielen
• Entwickeln von Fachwissen, um Szenarien für die Zerlegung paralleler Prozesse zu identifizieren und das geeignete Werkzeug auszuwählen und anzuwenden

Modul 3. Kommunikation und Koordination in Computersystemen

• Analysieren der verschiedenen Architekturen und Modelle von verteilten Systemen
• Bestimmen der Eigenschaften von parallelen und verteilten Systemen
• Eingehendes Untersuchen der verschiedenen Kommunikationen, die auf der Prozessebene stattfinden
• Untersuchen der Remote-, flussorientierten, nachrichtenorientierten und Multicast-Kommunikation zusammen mit neueren Beispielen und Überlegungen
• Ermitteln der sich entwickelnden Kommunikationstypen, ihrer Stärken und Grenzen
• Entwickeln der Prozesse, die bei der Wahl der Algorithmen für den Namensdienst, die Uhrensynchronisation, die Koordination und die Vereinbarung zwischen den Elementen des Systems zu beachten sind
• Zusammenstellen von Szenarien, in denen verschiedene Arten von Kommunikationstechnologien eingesetzt werden, die die Leistung und Skalierbarkeit verbessern

Modul 4. Analyse und Programmierung von parallelen Algorithmen

• Analysieren der verschiedenen Paradigmen der parallelen Programmierung
• Untersuchen der modernsten Tools für die Durchführung der parallelen Programmierung
• Analysieren paralleler Algorithmen für grundlegende Probleme
• Entwerfen und Analysieren von parallelen Algorithmen
• Entwickeln paralleler Algorithmen und deren Implementierung mit MPI, OpenMP, OpenCL/CUDA

Modul 5. Parallele Architekturen

• Analysieren der wichtigsten Computerarchitekturen
• Vertiefen von Schlüsselaspekten wie Prozess, Dienst und Ausführungsfaden
• Verwalten von laufenden Prozessen in einem Betriebssystem
• Verwenden von Klassen zum Starten und Verwalten von Prozessen

Modul 6. Parallele Leistung

• Analysieren der Aspekte paralleler Algorithmen, die deren Leistung und Skalierbarkeit beeinflussen
• Ermitteln der wichtigsten Leistungs- und Skalierbarkeitskennzahlen von parallelen Algorithmen
• Untersuchen der wichtigsten Benchmarking-Techniken für parallele Algorithmen
• Identifizieren der Einschränkungen, die die Hardware-Ressourcen für die Parallelisierung mit sich bringen
• Ermitteln von Best Practices für die Leistung von parallelen Programmen mit gemeinsamem Speicher, für die Leistung von parallelen Programmen mit Message-Passing, für die Leistung von hybriden parallelen Programmen und für die Leistung von parallelen Programmen mit heterogener Datenverarbeitung
• Zusammenstellen modernster Tools zur Analyse der Leistung paralleler Algorithmen
• Einführen der wichtigsten Muster der parallelen Verarbeitung
• Spezifizieren eines robusten Verfahrens für die Definition von leistungsstarken parallelen Programmen

Modul 7. Verteilte Systeme in der Datenverarbeitung

• Entwickeln der Schlüsselelemente eines verteilten Systems
• Untersuchen der Sicherheitselemente, die in verteilten Systemen eingesetzt werden, und der Notwendigkeit dieser Elemente
• Vorstellen der verschiedenen Arten von verteilten Systemen, die am häufigsten verwendet werden, sowie deren Eigenschaften, Funktionalitäten und zu lösende Probleme
• Demonstration des CAP-Theorems, das auf verteilte Systeme anwendbar ist: Consistency (Konsistenz), Availability (Verfügbarkeit ) und Partition Tolerance (Partitionstoleranz)

Modul 8. Parallele Datenverarbeitung angewandt auf Cloud-Umgebungen

• Entwickeln des Paradigmas des Cloud Computing
• Identifizieren der verschiedenen Ansätze auf der Grundlage des Automatisierungs- und Servicegrads
• Analysieren der Hauptbestandteile einer Cloud-Architekturç
• Ermitteln der Unterschiede zu einer On-Premise-Architektur
• Analysieren der verschiedenen Cloud-Bereitstellungsoptionen: Multi-Cloud, Hybrid Cloud
• Vertiefen der inhärenten Vorteile von Cloud Computing
• Entwickeln der Grundsätze der Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing: Wechsel von CAPEX zu OPEX
• Bewerten der kommerziellen Angebote der verschiedenen Cloud-Anbieter
• Bewerten der Möglichkeiten von Supercomputing in der Cloud
• Untersuchen der Sicherheit beim Cloud Computing

Modul 9. Modelle und formale Semantik. Programmierung für verteilte Datenverarbeitung

• Identifizieren der Vorteile der formalen Semantik
• Untersuchen, wie formale Semantik bei der verteilten rechnergestützten Programmierung hilft
• Konkretisieren der Möglichkeiten der formalen Semantik bei der Anwendung auf die verteilte rechnergestützte Datenverarbeitung
• Entwickeln der wichtigsten Hilfsmittel für die Durchführbarkeit von Projekten, die diese Technologie nutzen, im Detail
• Identifizieren von Programmiersprachen im semantischen Modell
• Ermitteln, wie diese semantischen Modelle uns bei Programmiersprachen helfen
• Bewerten und Vergleichen von Datenverarbeitungsmodellen
• Konkretisieren des Einsatzes von verteilten Modellen
• Vorstellen der fortschrittlichsten Marktwerkzeuge für Projekte

Modul 10. Anwendungen der parallelen und verteilten Datenverarbeitung

• Aufzeigen des großen Beitrags von Anwendungen der parallelen und verteilten Datenverarbeitung für unsere Umwelt
• Bestimmen der Referenzarchitekturen auf dem Markt
• Bewerten der Vorteile dieser Anwendungsfälle
• Präsentieren erfolgreicher Lösungen auf dem Markt
• Aufzeigen, warum sie für die Bewertung des Klimawandels wichtig sind
• Bestimmen der aktuellen Bedeutung von GPUs
• Präsentieren der Auswirkungen dieser Technologie auf die Stromnetze
• Erforschen von verteilten Motoren im Dienste unserer Kunden
• Verstehen, welche Vorteile verteilte Engines für unsere Unternehmen bringen
• Präsentieren von Beispielen für In-Memory-Datenbanken und deren Bedeutung
• Untersuchen, wie diese Modelle der Medizin helfen

Sie erhalten einen umfassenden Einblick in die wichtigsten Themen der parallelen und verteilten Datenverarbeitung, von den eigentlichen Parallelitäten bis hin zu den zahlreichen Anwendungen, die sie bieten"