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并行编程课程

并行编程课程可以帮助您学习多线程、同步和性能优化技术。您可以掌握高效利用多个处理器和管理共享资源的算法设计技能。许多课程都会介绍 OpenMP、MPI 和 CUDA 等工具,这些工具支持在从科学模拟到数据处理任务等各种应用中实施并行计算解决方案。


热门并行编程课程和认证


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    D

    Duke University

    编程基础知识

    您将获得的技能: 计算机编程, 解决问题, 解决方案设计, 编程原则, C(编程语言), 软件工程, Algorithm

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    6979 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    P

    Princeton University

    计算机科学 算法、理论和机器

    您将获得的技能: 计算机科学, Java 编程, 理论计算机科学, 计算机结构, 计算逻辑, 编程原则, 计算机硬件, 可扩展性, 数据结构, Algorithm

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    741 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D
    U

    多位教师

    面向对象 Java 程序设计

    您将获得的技能: 数据分析, 面向对象编程(OOP), 调试, 交互式数据可视化, 计算机编程, Java 编程, 单元测试, 数据结构, 用户界面(UI), Java, 事件驱动编程, 软件设计, 文件输入/输出, 面向对象设计, 解决问题, JUnit, 性能调整, 密码学, 软件工程, Algorithm

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Data Analysis with R Programming

    您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Data Structures

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    零基础程序设计(Python 入门)

    您将获得的技能: 计算机编程, 开发环境, 编程原则, 计算思维, 软件安装, Python 程序设计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    23万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: SQL, IBM Cognos 分析, 数据导入/导出, 数据分析, 模型评估, 数据展示, 仪表板, 交互式数据可视化, Plotly, 生成式人工智能, 大数据, Excel 公式, 数据可视化软件, 探索性数据分析, 数据叙事, 微软Excel, Python 程序设计, 数据可视化, 专业网络, 数据转换

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.7万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    L

    L&T EduTech

    Fundamentals of Robotics & Industrial Automation

    您将获得的技能: Robotics, Programmable Logic Controllers, Control Systems, Automation, Simulation and Simulation Software, Manufacturing Processes, Human Machine Interfaces, Industrial Engineering, Internet Of Things, Matlab, Process Control

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    105 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据科学 R 语言编程入门

    您将获得的技能: 集成开发环境, 数据分析, 数据操作, 网页抓取, 数据导入/导出, 编程原则, 探索性数据分析, 数据结构, R 语言程序设计(中文版), 数据科学, Jupyter

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    602 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Crash Course on Python

    您将获得的技能: Program Development, Programming Principles, Python Programming, Computer Programming, Computational Thinking, Problem Management, Data Structures, Integrated Development Environments, Debugging, Development Environment

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    4万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据工程

    您将获得的技能: SQL, IBM Cognos 分析, 数据库管理员, Apache Spark, MySQL, 数据导入/导出, 数据库设计, NoSQL, 生成式人工智能, 数据存储, Linux 命令, 数据分析, 网页抓取, Apache Hadoop, 数据仓库, 阿帕奇气流, Python 程序设计, 数据科学, 专业网络, 摘录

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6.2万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    解决问题的计算思维

    您将获得的技能: 计算机编程, 面向对象编程(OOP), 调试, 数据结构, 计划发展, 计算思维, 分析, 解决问题, Python 程序设计, 伪代码, 计算机硬件, Algorithm

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1430 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    U

    University of Alberta

    解决问题、Python 编程和视频游戏

    您将获得的技能: 调试, 计算机科学, 软件质量(SQA/SQC), 计算机编程, 理论计算机科学, 应用设计, 视频游戏开发, 问题管理, 数据结构, 计划发展, 解决问题, 编程原则, 计算思维, Python 程序设计, 游戏设计, 软件工程, Algorithm, 伪代码, 功能测试, 动画和游戏设计

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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parallel programming (scala 2 version)
java multithreading and parallel programming masterclass
concurrent and parallel programming in python
introduction to parallel programming with cuda
parallel, concurrent, and distributed programming in java
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总之,以下是 10 最受欢迎的 parallel programming 课程

  • 编程基础知识: Duke University
  • 计算机科学 算法、理论和机器: Princeton University
  • 面向对象 Java 程序设计: Duke University
  • Data Analysis with R Programming: Google
  • 零基础程序设计(Python 入门): University of Michigan
  • IBM 数据分析师: IBM
  • Fundamentals of Robotics & Industrial Automation: L&T EduTech
  • 数据科学 R 语言编程入门: IBM
  • Crash Course on Python: Google
  • IBM 数据工程: IBM

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