Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen des Hochleistungsrechnens und des parallelen Rechnens. Er richtet sich an Wissenschaftler, Ingenieure, Gelehrte und wirklich jeden, der die für die Arbeit in parallelen Softwareumgebungen erforderlichen Softwarekenntnisse entwickeln möchte. Zu diesen Fähigkeiten gehören Big-Data-Analyse, maschinelles Lernen, parallele Programmierung und Optimierung. Wir werden die Grundlagen von Linux-Umgebungen und Bash-Skripting bis hin zu Berechnungen mit hohem Durchsatz und Parallelisierung von Code behandeln. Wir empfehlen, dass Sie entweder mit Fortran 90, C++ oder Python vertraut sind, um einige der Programmieraufgaben zu lösen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie vertraut mit: *Die Komponenten eines verteilten Hochleistungsrechnersystems *Arten von parallelen Programmiermodellen und die Situationen, in denen sie verwendet werden können *Hochdurchsatzberechnungen *Parallelismus mit gemeinsamem Speicher *Parallelismus mit verteiltem Speicher *Navigation in einer typischen Linux-basierten HPC-Umgebung *Bewertung und Analyse der Skalierbarkeit von Anwendungen, einschließlich schwacher und starker Skalierung *Quantifizierung der Verarbeitungs-, dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.