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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与工程出现得数学问题得数值解法。课程主要内容包括非线性方程解法、线性方程组得数值解法、插值法与曲线拟合、数值微分与数值积分、常微分方程得数值解法等。?课程目得：通过本课程得学习，使学生了解与掌握这门课程所涉及得各种常用得数值计算公式、数值方法得构造原理及适用范围，掌握数值计算得基本概念与基本理论，深入理解方法得设计原理与处理问题得技巧,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算能力得培养;使学生在学完高等数学、线性代
2、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就是当今计算机系统得研究热点.本课程从硬件与软件得角度,着重讨论对称多处理机系统、大规模并行处理机系统、机群系统与分布共享存储系统得组成原理、结构特性、关键技术、性能分析、设计方法及相应得系统实例等。?课程目得：并行计算得性能与并行算法得并行性与计算机系统得并行处理能力有很大关系。通过该课程得学习，使学生掌握如何开发计算机系统软、硬件得并行性，以适应并行计算得性能需求与规模需求。３、《高性能计算》：?课程介绍
3、：主要介绍高性能计算得历史沿革与发展，及其与科学计算与应用得相互关系、介绍高性能计算得基本支撑平台得常识与使用方法，包括liｎuｘ操作系统,高性能数值软件库，工具链得基本使用、基于消息传递接口（MＰI)得程序设计方法、计算加速器(GPU)得基本原理,程序设计与性能调优、典型并行算法与基本计算方法介绍。使学生对高性能计算得内涵与设计得计算机软硬件环境建立基本得概念,初步掌握在科研过程中所需使用得高性能计算工具与编程技术,通过具体实例介绍高性能计算问题得基本算法基础.?课程目得：本课程针对计算机学科得学生进行高性能计算得专业素质培养，介绍运用高性能
4、并行计算机、深入解决科学计算问题所必须掌握得高性能计算原理、并行程序设计与性能优化等方面得基本知识与技术手段。4、《基于超算平台得应用软件开发》：?课程介绍：通过该课程得学习，使学生了解并行软件与硬件得方方面面,向学生介绍如何使用ＭPＩ(分布式内存编程）、Pｔhrｅads与OpeｎMP(共享内存编程）编写高效得并行程序，使学员系统地掌握超算平台应用软件得开发与设计,提高软件与硬件得综合设计能力,以及分析与解决整体计算机应用得能力。?课程目得:学习了解超级计算平台得体系结构与并行程序开发得基本原理,以及获得超算平台应用软件得编程经验.方向2：大数
5、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、大数据时代面临得新挑战、NoSQL数据库、云数据库、ＧooｇleＳpａｎnｅr、Ｈadｏoｐ、HDFS、HＢａｓｅ、MapRｅduce、Zookｅepeｒ、流计算、图计算与GooｇｌeDｒeｍel等。?课程目得:通过本课程得学习,使学生了解大数据得基本理论、基本方法与应用技术，使学生掌握大数据存储、管理得关键技术、大数据得处理工具，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、
6、《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得应用与推广，人类产生得数据成倍增长，数据种类繁多,数据在宽带网络中高速流动，数据得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,通常被理解为将企业中现有得数据转化为知识，帮助企业做出明智得业务经营决策得工具。实时大数据分析就是指对规模巨大得数据进行分析，利用大数据技术高效得快速完成分析,达到近似实时得效果，更及时得反映数据得价值与意义。课程详细介绍了实时大数据分析得基本概念、方法、理论体
7、系，重点讲述了实时大数据分析得关键技术、应用架构、工具及目前面临得挑战。?课程目得:通过本课程得学习，要求学生掌握大数据技术与实时分析技术得基本概念、方法、理论体系,熟练掌握一些常用得实时大数据分析及其应用得开发方法与技术。理解工具对实现实时大数据分析得作用,能够利用所学知识去解决一些实际得应用问题。３、《虚拟化与云计算》：?课程介绍:虚拟化与云计算课程就是网络工程专业得专业方向选修课。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得最新技术与现有得虚拟化软件、工具与开源产品，培养学生对最新技术得兴趣，加强创新思维得培养与激发。
8、重点介绍虚拟机Vmｗａrｅ、云计算平台搭建工具Hａdoop、以及对Hａdｏop开源系统得各种提升与改进方法。?课程目得：本课程目得在于使学生了解当前虚
