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Der virtuelle Kurs "Parallele Programmierung in Java - Virtueller Kurs - Coursera", ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 19 Stunden zu absolvieren. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Dieser Kurs vermittelt Studenten (Branchenexperten und Studenten) die grundlegenden Konzepte der parallelen Programmierung im Kontext von Java 8.
Die parallele Programmierung ermöglicht es Entwicklern, Multi-Core-Computer zu verwenden, um ihre Anwendungen durch die gleichzeitige Verwendung mehrerer Prozessoren schneller laufen zu lassen.
Am Ende dieses Kurses lernen Sie während des Lernens, wie Sie beliebte parallele Java-Frameworks (wie ForkJoin, Stream und Phaser) verwenden, um parallele Programme für eine Vielzahl von Multicore-Plattformen zu schreiben, einschließlich Server, Desktops oder mobile Geräte über ihre theoretischen Grundlagen, einschließlich Kalkülgraphen, idealer Parallelismus, Parallelbeschleunigung, Amdahls Gesetz, Datenläufe und Determinismus.
Warum diesen Kurs belegen? • Alle Computer sind Multicore-Computer, daher ist es wichtig, dass Sie lernen, Ihr Wissen von der sequentiellen Java-Programmierung bis hin zur Multicore-Parallelität zu erweitern.
• Java 7 und Java 8 haben neue Frameworks für Parallelität (ForkJoin, Stream) eingeführt, die Paradigmen der parallelen Programmierung seit den Anfängen von Java erheblich verändert haben.
• Jedes der vier Kursmodule beinhaltet ein zugewiesenes Miniprojekt, das Ihnen die praktische Erfahrung vermittelt, die Sie benötigen, um die im Kurs erlernten Konzepte nach Abschluss des Kurses selbstständig anzuwenden.
• Während des Kurses haben Sie Online-Zugang zum Dozenten und den Mentoren, um individuelle Antworten auf Ihre in den Foren gestellten Fragen zu erhalten.
Die angestrebten Lernergebnisse dieses Kurses sind wie folgt: • Parallelitätstheorie: Calculus Graphs, Work, Span, Ideal Parallelism, Parallel Acceleration, Amdahl's Law, Data Races,
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