Präsentation

Machen Sie einen Schritt nach vorne mit diesem Universitätsexperten in Verteilte Datenverarbeitung und tauchen Sie ein in die avantgardistischsten Techniken der Informatik" 

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Wenn wir über die Verbreitung von Smartphones in unserem Alltag sprechen oder über die Ankunft von 5G als neuen Kommunikationsstandard, eröffnet sich für alle Computerexperten ein neues Feld von Möglichkeiten im Bereich der verteilten Datenverarbeitung. Der Grad der Verarbeitung und die Verarbeitungsgeschwindigkeit werden im Laufe der Zeit zunehmen, so dass Informatiker darauf vorbereitet sein müssen, auf einem höheren Niveau zu programmieren. 

Hier kommt dieser Universitätsexperte ins Spiel, der die wichtigsten Grundkenntnisse der so genannten verteilten Datenverarbeitung zusammenfasst. Dank eines Dozententeams mit langjähriger Erfahrung im Management und in der Leitung von IT-Projekten dieser Art erhalten die Studenten eine umfassende Weiterbildung in allen Bereichen der verteilten Datenverarbeitung, die an die Anforderungen des heutigen Marktes angepasst ist. 

Darüber hinaus wird der Studiengang als reines Online-Programm angeboten, so dass er leicht mit anderen persönlichen oder beruflichen Aktivitäten kombiniert werden kann. Es gibt keine Präsenzveranstaltungen oder festen Stundenpläne, sondern die Informatiker können den gesamten Lehrplan herunterladen und sich ihre Studienzeit selbst einteilen. 

Sichern Sie sich einen Karrieresprung, indem Sie Ihre verteilten Programmier- und Verwaltungsfähigkeiten in diesem Universitätsexperten unter Beweis stellen"

Dieser Universitätsexperte in 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 
  • Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern 
  • 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 

Profitieren Sie von den Ratschlägen und Geheimnissen von Fachleuten mit großem beruflichen Erfolg, die als Entwicklungsleiter in internationalen Projekten tätig sind" 

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 haben 24 Stunden am Tag Zugang zum virtuellen Lernumfeld und können wählen, wo, wann und wie Sie das gesamte didaktische Material studieren möchten"

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TECH gibt Ihnen die Impulse, die Sie brauchen, um Ihre ehrgeizigsten beruflichen Ziele zu erreichen"

Ziele und Kompetenzen

Das Hauptziel dieses Studiengangs besteht darin, eine umfassende und vertiefte Weiterbildung im Bereich der fortschrittlichsten verteilten Datenverarbeitung zu bieten, die es dem Informatiker ermöglicht, eine wesentliche berufliche Verbesserung zu erzielen. Erreicht wird dies durch die große Erfahrung aller Dozenten, die auch das Lehrmaterial mit ihrer eigenen praktischen Sichtweise bereichert haben, die die Grundlage für das gesamte Wissen des Programms auf dem heutigen Markt bildet. 

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Dank der fortschrittlichen Lehrmethoden von TECH werden Sie Ihre beruflichen Ziele in Rekordzeit erreichen"

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. 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 2. 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 3. 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 
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Sie werden von einem technischen und pädagogischen Team unterstützt, das sich für Sie einsetzt und Ihnen bei allen Fragen zur Seite steht" 

Universitätsexperte in Verteilte Datenverarbeitung.

Das verteilte Rechnen ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Nutzung mehrerer miteinander verbundener Computersysteme befasst, die zusammenarbeiten, als wären sie eine einzige Einheit. Bei der verteilten Datenverarbeitung werden die Ressourcen miteinander verbundener Computersysteme, wie z. B. Verarbeitung, Speicher und Arbeitsspeicher, gemeinsam genutzt, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Die Entwicklung des verteilten Rechnens umfasst den Einsatz von Techniken zur Koordinierung und Verwaltung der Ressourcen von miteinander vernetzten Systemen. Verteilte Systeme verwenden Kommunikationsprotokolle, um den Datenaustausch zu koordinieren, den Zugriff auf Ressourcen zu steuern und den Lastausgleich zwischen verschiedenen Systemen zu verwalten.

Anwendungen, die verteilte Datenverarbeitung nutzen.

Websuche: Suchmaschinen nutzen verteiltes Computing, um Informationen im Web zu indizieren und zu suchen.

Wissenschaftliche Forschung: Wissenschaftler nutzen verteiltes Rechnen, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Simulationen durchzuführen.

Soziale Netzwerke: Soziale Netzwerksysteme nutzen verteiltes Rechnen, um eine große Anzahl von Benutzern zu unterstützen und große Informationsmengen zu verarbeiten.

Um Anwendungen für verteiltes Rechnen zu entwickeln, ist ein breites Verständnis der grundlegenden Prinzipien des verteilten Rechnens erforderlich. Dazu gehören Kenntnisse über Kommunikationsprotokolle wie TCP und UDP, verteilte Systemarchitekturen, verteilte Speichersysteme wie Hadoop und verteilte Datenbanksysteme. Erfahrung in Programmiersprachen wie Java, Python, C++ und Ruby, die häufig bei der Entwicklung von verteilten Computeranwendungen verwendet werden, sowie in Tools und Technologien, die für verschiedene verteilte Systeme spezifisch sind, wie Apache Spark und Kafka für Apache Hadoop, sind ebenfalls erforderlich.

Die verteilte Datenverarbeitung ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Nutzung mehrerer miteinander verbundener Systeme befasst, die so zusammenarbeiten, als wären sie eine einzige Einheit. Die Entwicklung der verteilten Datenverarbeitung umfasst den Einsatz von Techniken zur Koordinierung und Verwaltung der Ressourcen miteinander verbundener Systeme und erfordert Kenntnisse über Kommunikationsprotokolle, Architekturen verteilter Systeme, Programmiersprachen und Tools, die für verschiedene verteilte Systeme spezifisch sind.