计算机科学与技术专业方向的介绍_(2).doc

【计算机科学与技术专业方向的介绍】 在计算机科学与技术领域，有两个主要的专业方向：高性能计算和大数据技术。这两个方向都是互联网技术的重要组成部分，对于推动科技进步和产业发展具有至关重要的作用。 **高性能计算方向** 高性能计算（High Performance Computing，HPC）专注于设计和使用能处理大规模计算任务的系统。这一方向的课程涵盖了以下几个核心内容： 1. **数值计算方法**：这是科学计算的基础，涉及非线性方程解法、线性方程组数值解、插值与拟合、数值微分与积分以及常微分方程的数值解。学生通过学习能掌握数值计算的基本概念、理论和方法，为解决实际问题提供工具。 2. **并行计算机体系结构**：并行计算是提高计算性能的关键，课程探讨了对称多处理机、大规模并行处理机、机群系统和分布式共享存储系统的结构、性能分析和设计策略。学生将学会如何利用并行计算提高系统性能和适应不同规模的需求。 3. **高性能计算**：这门课程讲解高性能计算的历史、科学计算的关系，以及Linux操作系统、高性能数值软件库和MPI编程等基础知识。学生将掌握高性能计算的环境构建和编程技术，为科研工作中的高性能计算问题提供解决方案。 4. **基于超算平台的应用软件开发**：课程关注并行软件开发，教授MPI、Pthreads和OpenMP等并行编程技术。学生将具备在超算平台上开发高效应用软件的能力，提高对软件和硬件的综合设计水平。 **大数据技术方向** 大数据技术方向聚焦于处理海量数据的收集、存储、管理和分析。课程包括： 1. **大数据技术基础**：涵盖大数据概述、处理模型、关键技术和挑战，如NoSQL数据库、Hadoop、HDFS、MapReduce等。学生将了解大数据的基础理论、方法和技术，为解决大数据问题奠定基础。 2. **实时大数据分析**：课程强调实时分析技术，讨论大数据在实时环境中的应用，如流计算和图计算。学生将掌握实时分析的原理、工具和挑战，学会利用这些技术解决实际问题。 3. **虚拟化与云计算**：虚拟化技术是云计算的基础，课程涉及服务器、存储、应用和桌面虚拟化，介绍相关软件、工具和开源产品。学生将学习如何利用虚拟化技术实现资源的高效管理和分配，为云计算服务提供支持。 这两个方向的课程旨在培养学生在计算机科学与技术领域的专业素养，使他们能够应对日益复杂的技术挑战，特别是在互联网背景下，对高性能计算和大数据处理的需求日益增长。通过深入学习这些课程，学生不仅能够掌握理论知识，还能具备解决实际问题的技能，为未来的职业生涯做好准备。