Como fin primordial perseguido por este Máster podemos destacar la formación de investigadores y profesionales independientes, con experiencia en el campo que define el Máster, Computación Paralela y Distribuida, con plena capacidad de realizar su trabajo de investigación y/o de transferencia tecnológica, y con capacidad para dirigir y ayudar en su campo de competencia, a otros investigadores y/o a otros profesionales:

Objetivos finales

• Formación de investigadores que tengan su ámbito de trabajo entre la comunidad científica.
• Formación de profesionales que tengan su ámbito de trabajo en la industria.

Objetivos específicos

1. Adquisición de los conceptos básicos en Computación Paralela y sus aplicaciones en Ingeniería.
2. Adquisición de conocimientos básicos y experiencia en Sistemas Distribuidos y Tecnologías Grid.
3. Estudiar los modelos computacionales y las técnicas de evaluación y diseño de algoritmos propias de la Computación Paralela.
4. Conocer la tecnología de la programación propia de los sistemas paralelos y las herramientas disponibles actualmente en Computación Paralela: Entornos, lenguajes, estándares, librerías,...
5. Desarrollar habilidades para resolver problemas abiertos y complejos en el campo de la Ingeniería y de la Investigación utilizando técnicas de Computación Paralela.
6. Estudiar los algoritmos secuenciales y paralelos más utilizados en Ingeniería y analizar como se pueden desarrollar a partir de ellos software fiable y tolerante a fallos.
7. Conocer el manejo de las librerías numéricas de altas prestaciones, sus posibilidades y sus aplicaciones en distintos campos de la Ingeniería.
8. Aprender a resolver problemas de Ingeniería que requieran el uso de técnicas de Altas Prestaciones.
9. Estudio de los modelos y técnicas de evaluación y diseño de algoritmos propios de los sistemas distribuidos.
10. Conocer las tecnologías de programación propias de los sistemas distribuidos y las herramientas disponibles actualmente en estos sistemas.
11. Desarrollar habilidades para resolver problemas abiertos en el área de los sistemas distribuidos.
12. Estudiar los conceptos básicos de las Tecnologías Grid y su aplicación en el despliegue de e-Infraestructuras para la e-Ciencia (entornos colaborativos, organizaciones virtuales, ...).
13. Conocer las arquitecturas Grid actuales orientadas a problemas en e-Ciencia (Computación, Tratamiento de Datos, Integración de Sistemas de Información,...).
14. Desarrollar habilidades para el despliegue de infraestructuras Grid y la implementación de soluciones en diferentes áreas de la Ciencia y la Tecnología.