计算机科学和技术专业方向介绍

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1、计算机科学与技术专业方向课程介绍方向1：高性能计算1、《数值计算方法》：·课程介绍：数值计算方法重点讲述科学计算和工程出现的数学问题的数值解法。课程主要内容包括非线性方程解法、线性方程组的数值解法、插值法和曲线拟合、数值微分与数值积分、常微分方程的数值解法等。·课程目的：通过本课程的学习，使学生了解和掌握这门课程所涉及的各种常用的数值计算公式、数值方法的构造原理及适用范围，掌握数值计算的基本概念和基本理论，深入理解方法的设计原理与处理问题的技巧，重视误差分析与收敛性、数值稳定性，注重利用计算机进行科学计

2、算能力的培养；使学生在学完高等数学、线性代数之后可以继续提高运用数学知识，为今后用计算机去有效地解决数值计算问题打下基础。2、《并行计算机体系结构》：·课程介绍：并行计算机体系结构是当今计算机系统的研究热点。本课程从硬件和软件的角度，着重讨论对称多处理机系统、大规模并行处理机系统、机群系统和分布共享存储系统的组成原理、结构特性、关键技术、性能分析、设计方法及相应的系统实例等。·课程目的：并行计算的性能与并行算法的并行性和计算机系统的并行处理能力有很大关系。通过该课程的学习，使学生掌握如何开发计算机系统软

3、、硬件的并行性,以适应并行计算的性能需求和规模需求。3、《高性能计算》：·课程介绍：主要介绍高性能计算的历史沿革与发展，及其与科学计算和应用的相互关系、介绍高性能计算的基本支撑平台的常识与使用方法，包括linux操作系统，高性能数值软件库，工具链的基本使用、基于消息传递接口(MPI)的程序设计方法、计算加速器（GPU）的基本原理，程序设计和性能调优、典型并行算法和基本计算方法介绍。使学生对高性能计算的内涵和设计的计算机软硬件环境建立基本的概念，初步掌握在科研过程中所需使用的高性能计算工具和编程技术，通过

4、具体实例介绍高性能计算问题的基本算法基础。·课程目的：本课程针对计算机学科的学生进行高性能计算的专业素质培养，介绍运用高性能并行计算机、深入解决科学计算问题所必须掌握的高性能计算原理、并行程序设计和性能优化等方面的基本知识和技术手段。4、《基于超算平台的应用软件开发》：·课程介绍：通过该课程的学习，使学生了解并行软件和硬件的方方面面，向学生介绍如何使用MPI（分布式内存编程）、Pthreads和OpenMP（共享内存编程）编写高效的并行程序，使学员系统地掌握超算平台应用软件的开发与设计，提高软件与硬件的

5、综合设计能力，以及分析和解决整体计算机应用的能力。·课程目的：学习了解超级计算平台的体系结构和并行程序开发的基本原理，以及获得超算平台应用软件的编程经验。方向2：大数据技术1、《大数据技术基础》：·课程介绍：本课程介绍大数据技术相关基础知识，包括大数据概述、大数据处理模型、大数据关键技术、大数据时代面临的新挑战、NoSQL数据库、云数据库、GoogleSpanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流计算、图计算和GoogleDremel等。·课程目的：通过本

6、课程的学习，使学生了解大数据的基本理论、基本方法和应用技术，使学生掌握大数据存储、管理的关键技术、大数据的处理工具，大数据应用主流开发框架以及一些典型应用案例，为今后有效地解决大数据相关应用问题打下基础。2、《实时大数据分析》：·课程介绍：随着互联网、移动互联网、社交网络、物联网、云计算等新一代信息技术的应用和推广，人类产生的数据成倍增长，数据种类繁多，数据在宽带网络中高速流动，数据的待开发价值越来越大，毫无疑问，我们已经进入了大数据时代。数据分析一般指通过商业智能（BI）工具进行分析过程，通常被理解为

7、将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。实时大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，利用大数据技术高效的快速完成分析，达到近似实时的效果，更及时的反映数据的价值和意义。课程详细介绍了实时大数据分析的基本概念、方法、理论体系，重点讲述了实时大数据分析的关键技术、应用架构、工具及目前面临的挑战。·课程目的：通过本课程的学习，要求学生掌握大数据技术与实时分析技术的基本概念、方法、理论体系，熟练掌握一些常用的实时大数据分析及其应用的开发方法和技术。理解工具对实现实时大数据分析的作用，

8、能够利用所学知识去解决一些实际的应用问题。3、《虚拟化与云计算》：·课程介绍：虚拟化与云计算课程是网络工程专业的专业方向选修课。主要介绍服务器虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化及桌面虚拟化各方面的最新技术和现有的虚拟化软件、工具和开源产品，培养学生对最新技术的兴趣，加强创新思维的培养和激发。重点介绍虚拟机Vmware、云计算平台搭建工具Hadoop、以及对Hadoop开源系统的各种提升和改进方法。·课程目的：本课程目的在于使学生了解当前虚拟化计