
El curso virtual "Programación paralela en Java - Curso Virtual - Coursera", es un curso con diferentes contenidos y que ofrece clases en video de Aprox. 19 horas para completar. Explora sus características esenciales, y dale click al botón naranja para obtener información detallada en la plataforma de e-Learning Coursera
Este curso enseña a los estudiantes (profesionales de la industria y estudiantes) los conceptos fundamentales de la programación paralela en el contexto de Java 8.
La programación paralela permite a los desarrolladores usar computadoras multinúcleo para hacer que sus aplicaciones se ejecuten más rápido usando múltiples procesadores al mismo tiempo.
Al final de este curso, aprenderá a usar marcos Java paralelos populares (como ForkJoin, Stream y Phaser) para escribir programas paralelos para una amplia gama de plataformas multinúcleo, incluidos servidores, computadoras de escritorio o dispositivos móviles, mientras aprende sobre sus fundamentos teóricos, incluidos los gráficos de cálculo, el paralelismo ideal, la aceleración paralela, la Ley de Amdahl, las carreras de datos y el determinismo.
¿Por qué tomar este curso? • Todas las computadoras son computadoras multinúcleo, por lo tanto, es importante que aprenda a ampliar su conocimiento de la programación Java secuencial al paralelismo multinúcleo.
• Java 7 y Java 8 han introducido nuevos marcos para el paralelismo (ForkJoin, Stream) que han cambiado significativamente los paradigmas de la programación paralela desde los primeros días de Java.
• Cada uno de los cuatro módulos del curso incluye un miniproyecto asignado que le brindará la experiencia práctica necesaria para utilizar los conceptos aprendidos en el curso por su cuenta, una vez finalizado el curso.
• Durante el curso, tendrá acceso en línea al instructor y los mentores para obtener respuestas individualizadas a sus preguntas publicadas en los foros.
Los resultados de aprendizaje deseados de este curso son los siguientes: • Teoría del paralelismo: gráficos de cálculo, trabajo, lapso, paralelismo ideal, aceleración paralela, Ley de Amdahl, carreras de datos,
Universidad Rice
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