1. 计算机云计算有哪些主干课程
电脑的计算主要靠运算器。
运算器：arithmetic unit，计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。运算器的基本操作包括加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、比较和传送等操作，亦称算术逻辑部件（ALU）。
运算器由算术逻辑单元（ALU）、累加器、状态寄存器、通用寄存器组等组成。算术逻辑运算单元（ALU）的基本功能为加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、求补等操作。计算机运行时，运算器的操作和操作种类由控制器决定。运算器处理的数据来自存储器；处理后的结果数据通常送回存储器，或暂时寄存在运算器中。与Control Unit共同组成了CPU的核心部分。
运算器的处理对象是数据，所以数据长度和计算机数据表示方法，对运算器的性能影响极大。70年代微处理器常以1个、4个、8个、16个二进制位作为处理数据的基本单位。大多数通用计算机则以16、32、64位作为运算器处理数据的长度。能对一个数据
运算器
的所有位同时进行处理的运算器称为并行运算器。如果一次只处理一位，则称为串行运算器。有的运算器一次可处理几位 （通常为6或8位），一个完整的数据分成若干段进行计算，称为串/并行运算器。运算器往往只处理一种长度的数据。有的也能处理几种不同长度的数据，如半字长运算、双倍字长运算、四倍字长运算等。有的数据长度可以在运算过程中指定，称为变字长运算。
按照数据的不同表示方法，可以有二进制运算器、十进制运算器、十六进制运算器、定点整数运算器、定点小数运算器、浮点数运算器等。按照数据的性质，有地址运算器和字符运算器等。
它的主要功能是进行算术运算和逻辑运算。
运算器能执行多少种操作和操作速度，标志着运算器能力的强弱，甚至标志着计算机本身的能力。运算器最基本的操作是加法。一个数与零相加，等于简单地传送这个数。将一个数的代码求补，与另一个数相加，相当于从后一个数中减去前一个数。将两个数相减可以比较它们的大小。
左右移位是运算器的基本操作。在有符号的数中，符号不动而只移数
运算器
据位，称为算术移位。若数据连同符号的所有位一齐移动，称为逻辑移位。若将数据的最高位与最低位链接进行逻辑移位，称为循环移位。
运算器的逻辑操作可将两个数据按位进行与、或、异或，以及将一个数据的各位求非。有的运算器还能进行二值代码的16种逻辑操作。
乘、除法操作较为复杂。很多计算机的运算器能直接完成这些操作。乘法操作是以加法操作为基础的，由乘数的一位或几位译码控制逐次产生部分积，部分积相加得乘积。除法则又常以乘法为基础，即选定若干因子乘以除数，使它近似为1，这些因子乘被除数则得商。没有执行乘法、除法硬件的计算机可用程序实现乘、除，但速度慢得多。有的运算器还能执行在一批数中寻求最大数，对一批数据连续执行同一种操作，求平方根等复杂操作。
希望我能帮助你解疑释惑。
2. 云计算是学什么
简单地说，云计算其实就是一种通过虚拟化技术实现大规模计算的架构和方法。在云计算中，资源和功能都以服务的方式提供出来供用户使用。举个例子来讲，amazon这样的电子商务网站每天需要处理数百万计的请求和事务，如何保证处理能力，如何保证存储，又如何保证这些能够以简单的方式以及良好的性能来完成呢?
虚拟化是关键。其实虚拟化并不局限于VMware或者Xen提供的这种运行虚拟机的服务器虚拟化技术。大家熟悉的Java Virtual
Machine,
Hadoop
Distributed
File
System,
虚拟内存等其实都是不同种类的虚拟化技术。将资源以抽象的方式或者逻辑的方式进行表示就是虚拟化。单个服务器的资源终归有限，通过虚拟化可以将不同服务器的资源以统一的整体的形式进行提供，从而让用户感觉拥有一个超大超强的服务器。举一个例子，现在热火朝天的Hadoop其实就是一个计算能力虚拟化的绝佳例子。Hadoop通过Map将一个大的任务分解为许许多多个小的任务，这些小的任务分配给在不同服务器上面的Hadoop服务实例来计算，计算出来中间结果，最后通过rece方法将结果集进行合并。对于计算任务的请求者而言，他不需要看到背后有多少个Hadoop实例集中了多少台服务器的计算能力执行计算任务，感觉到是那个”强大无比“的电脑的超高处理能力。
信息技术其实一直围绕着3个主题在转，那就是”计算“、”存储“和”通信“。对应着这些主题已经有很多的云计算产品了：在计算方面，有Amazon
EC2,
Google
App
Engine等;在存储领域，有Amazon
S3,
mozy等;在消息通信方面有Amazon
SQS等。
那么在中国到底谁需要云计算呢?
我觉得资金紧张的小公司需要，因为用了云计算就可以节约设备的采购成本;数据中心需要，电能消耗是数据中心成本的一个大块，通过云计算可以有效提高资源利用率，减少电能浪费;大公司也需要，因为像IBM这样的公司内部有着数以万计的服务器，同样存在资源利用率的问题。其实，我们普通人的日常生活也离不开云计算，比如越来越多的人通过手机访问搜索、导航等各种各样的互联网服务，云计算可以保证服务质量，让我们真正乐在其中。
3. 云计算需要学什么课程有推荐吗
推荐下千锋的云计算课程，学千锋云计算教程出来的学员都说找工作很容易。
4. 云计算培训学什么
培训学什么主要还是看企业需要用的云计算所涉及到的技术，比如千锋的培训课程就是以下四个阶段：
第一阶段：云计算基础，包含Linux系统管理及服务配置实战和Linux云计算网络管理实战，学完此阶段可以带领学员走入网络的世界、了解重定向工作原理、磁盘列阵RAID、构建企业级交换网络；
第二阶段：云计算高级，包含开源数据库SQL运维实战、Linux Shell自动化运维编程实战、python自动化运维开发，学完此阶段学员可以实现MySQL数据实时备份、将海量小文件快速复制到远程主机、构建企业级路由网络、操作数据库、异常处理；
第三阶段：云计算项目，包含大型网站高并发架构及自动化运维项目、公有云运维技术项目实战、web安全渗透攻防项目实战，学完此阶段学员可以保证服务的在线率、提高网站的并发量、整合Kafka和ELK，进行日志采集平台的建设、web安全渗透实验室构建；
第四阶段：包含企业私有云容器化架构运维实战和企业级大型综合项目实战演练，学完此阶段学员可以理解容器编排、部署kuberes集群-kubeadm方式、并完成链家网机遇容器的企业级缓存服务器环境部署实战和新浪基于容器环境的大型网站CI/CD综合应用实战等项目。
5. 云计算通俗解释，云计算需要学什么课程
云计算通俗的讲：云端架设一台性能强劲的服务器，比如：32核的CPU 、256G 的内存，N个T 的存储版。在这样权的配置很富余的服务器上通过虚拟机技术，创建几十个虚拟机（从宿主服务器硬件配置中划分出资源配额）；客户机通过“远程桌面协议“或”远程控制协议“连接到虚拟机，这样你就可以在本地客户机使用这台远程的虚拟机。 所以的运算(计算)都是在这台虚拟机上完成的，本地客户机只是输入与输出（非本地计算）。学习云计算可以去看看openstack ,多了解KVM 等。
6. 云计算主要学哪些课程
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。
云计算学习课程大纲如下：
1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战
7. 云计算学习哪些课程
听我邻居说有，你自己上门看看吧。顺便你也可以更加的详细了解。
8. 培训云计算需要学什么课程
云计算培训可以从零学起，我在千峰学过，感觉很不错，现在都上班了。要是有啥不明白的再问我
9. 云计算与大数据专业的主要课程是什么
大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
(9)云计算有哪些课程扩展阅读：
应用领域
大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。
大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。