NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science : NCP-ADS

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NVIDIA NCP-ADS Prüfungsthemen:

NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A data scientist needs to process a dataset containing 10 million records, performing transformations and exploratory data analysis (EDA). The processing needs to be efficient but does not require high- performance multi-GPU execution.
Which of the following libraries provides the best balance between usability and performance?

A) Pandas, as it provides a simple API and works well for datasets that fit within system memory.
B) Dask DataFrame, since it automatically parallelizes computations even when the dataset fits in memory.
C) cuDF, since GPU acceleration will still provide a speedup even for moderately sized datasets.
D) Spark DataFrame, as it is optimized for distributed processing and scales well even for 10 million records.

2. You are working on a time-series forecasting project using NVIDIA RAPIDS and GPU-accelerated machine learning. The dataset consists of 10 years of daily stock price data. Your goal is to implement a model that efficiently handles large-scale time-series data while leveraging GPU acceleration for optimal performance.
Which approach best utilizes NVIDIA technologies for efficient forecasting?

A) Use PyTorch with CPU acceleration to train a convolutional neural network (CNN) for forecasting.
B) Use cuDF for data preprocessing and train an XGBoost model with GPU acceleration for forecasting.
C) Use cuDF to load and preprocess the data, then apply FB Prophet for forecasting.
D) Use Dask with pandas for data preprocessing, then train a TensorFlow LSTM model on the CPU.

3. Which of the following best describes the role of MLOps in the context of NVIDIA technologies for deploying machine learning models in production? (Select two)

A) MLOps replaces the need for data preprocessing during training and deployment
B) MLOps frameworks support version control and automation, ensuring reproducibility and scalability of ML workflows
C) MLOps helps manage the lifecycle of machine learning models, ensuring efficient collaboration and model governance
D) MLOps ensures that models trained on GPUs can only run on GPUs during deployment

4. You are working on a large dataset for a machine learning model and need to preprocess the data efficiently using NVIDIA RAPIDS cuDF on a GPU-accelerated system.
Which of the following statements is correct regarding data preparation using cuDF?

A) cuDF requires all input data to be stored in Apache Parquet format, as it does not support CSV or JSON ingestion.
B) cuDF supports common Pandas-like operations, such as filtering, merging, and groupby, but performs them efficiently on the GPU.
C) cuDF operations are executed lazily and require an explicit compute() call to execute transformations.
D) cuDF can be used as a direct replacement for Pandas, but it is optimized for multi-node distributed computing rather than GPU acceleration.

5. You are monitoring a GPU-accelerated ETL pipeline using RAPIDS cuDF and Dask-cuDF. You suspect that a bottleneck is causing the pipeline to slow down.
Which of the following methods is the most effective way to diagnose performance bottlenecks in your data processing pipeline?

A) Increase the batch size of data loading without checking GPU memory usage
B) Use print() statements in the code to manually track execution times of different operation
C) Monitor CPU usage in the system to detect high CPU load that might indicate a bottleneck
D) Use NVIDIA Nsight Systems to profile GPU utilization and identify potential kernel execution inefficiencies

Fragen und Antworten: