Especialización en Computación Paralela y Distribuida

TECH

Postítulo

Online

$ 1.799.995 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Postítulo

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

TECH - Universidad Tecnológica

La Computación Paralela y Distribuida es, sin duda alguna, el futuro de la informática avanzada. La evolución continuada de los procesadores multinúcleo, la salida al mercado de smartphones cada vez más potentes o la implementación de redes de conexión más eficaces como el 5G abren un abanico de posibilidades
impresionantes. Por esta razón, es importante que los informáticos conozcan en profundidad las vicisitudes de la Computación Paralela y Distribuida, incluyendo las posibles aplicaciones de la misma en el ámbito del análisis climático, redes
eléctricas o big data framework. Este programa universitario es, por tanto, una opción ideal para conseguir un impulso profesional diferencial avalado por la calidad de sus conocimientos avanzados.

Información importante

Documentación

  • 83especializacion-computacion-paralela-distribuida.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales
Š Analizar lo que ocurre entre los diferentes componentes de la Computación Paralela y Distribuida
Š Medir y comparar su desempeño para analizar el rendimiento del conjunto de componentes utilizados
Š Analizar en profundidad la computación paralela multiplataforma para utilizar paralelismo a nivel de tarea entre distintos aceleradores hardware

Objetivos específicos
Módulo 1. Descomposición en paralelo en Computación Paralela
y Distribuida
Š Analizar la importancia de la Descomposición de Procesos en Paralelo en la Resolución de Problemas de Cómputo
Š Examinar distintos ejemplos para demostrar la aplicación y uso de la computación y su Descomposición en Paralelo
Š Exponer procedimientos y herramientas que permitan la ejecución de procesos en paralelo, buscando obtener el mejor rendimiento posible
Módulo 2. Computación Paralela aplicada a entornos cloud
Š Desarrollar el Paradigma de la Computación en la Nube
Š Identificar las distintas aproximaciones en base al grado de Automatización y Servicio
Š Analizar las principales piezas de una arquitectura en la nube
Módulo 3. Aplicaciones de la Computación Paralela y Distribuida
Š Demostrar el gran aporte de las aplicaciones en computación paralela y distribuida a nuestro entorno
Š Determinar las Arquitecturas de referencia en el mercado
Š Evaluar los beneficios de estos casos de uso

El Experto Universitario en Computación Paralela y Distribuida de TECH tiene como objetivo ofrecer a los informáticos los conocimientos más esenciales y, a la vez, los más avanzados respecto a la Computación Paralela y Distribuida. Gracias a un enfoque único en la teoría computacional vigente junto
a las últimas novedades a nivel industrial y laboral, este Experto Universitario impulsa la trayectoria de los alumnos hacia cargos y puestos de mayor responsabilidad dentro del sector de la informática.

Este Experto Universitario en Computación Paralela y Distribuida contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Computación Paralela y Distribuida
N.º Horas Oficiales: 450 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterioren iPad.

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Materias

  • Arquitectura
  • Programación
  • Redes
  • Computación
  • Mercado
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  • Profesional

Profesores

Martín Olalla Bonal

Martín Olalla Bonal

Arquitecto blockchain

Temario

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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