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. Which of the following best describes the functionality of DLProf in deep learning model profiling?

A) DLProf is used for visualizing model predictions, similar to TensorBoard.
B) DLProf can only profile the CPU side of a deep learning model's performance.
C) DLProf uses statistical methods to predict future model performance based on historical data.
D) DLProf tracks GPU utilization, memory bandwidth, and kernel execution time to identify performance bottlenecks.

2. A manufacturing company wants to detect anomalies in a real-time IoT sensor dataset using NVIDIA technologies. The data arrives as a continuous stream, and the company needs to process it efficiently for immediate anomaly detection.
Which NVIDIA-powered approach is the most suitable for this use case?

A) Leverage cuGraph to model the sensor readings as a graph and detect anomalies using centrality measures
B) Apply cuML's Isolation Forest on incoming streaming data for real-time anomaly detection
C) Use RAPIDS cuDF with batch processing to analyze historical anomalies every few hours
D) Deploy an Autoencoder-based deep learning model using NVIDIA TensorRT for real-time inference

3. You are working with a social network dataset containing millions of user interactions and need to identify influential users based on their connectivity and interactions.
Which approach using NVIDIA's cuGraph library is the most appropriate for this task?

A) Use cuGraph's PageRank algorithm to rank users based on their importance in the network.
B) Run a breadth-first search (BFS) on the entire graph to find the most influential users.
C) Use cuGraph's DBSCAN clustering to detect communities in the social network.
D) Apply cuGraph's K-Means clustering to group users with similar connectivity patterns.

4. A data scientist is working with a dataset of sensor readings (temperature, pressure, vibration) in different scales and units. To ensure all features contribute equally to a machine learning model, the data needs to be standardized.
Which approach is best for standardizing numerical features?

A) Apply z-score normalization (standardization) to scale values based on mean and standard deviation.
B) Use Min-Max scaling to transform values into a fixed range (e.g., [0,1] or [-1,1]).
C) Convert all numerical features to categorical values using binning.
D) Apply log transformation to all numerical columns to force them into a uniform distribution.

5. You are implementing a GPU-accelerated ETL pipeline that involves joining two large datasets:
Dataset A: A cuDF DataFrame with 10 million customer records.
Dataset B: A cuDF DataFrame with 100 million transaction records.
The goal is to efficiently perform a join operation to link customer details with transaction data, ensuring that the pipeline remains scalable and performant.
Which of the following is the best approach to optimize the join operation using NVIDIA RAPIDS?

A) Store the transaction data as a CSV file and perform joins using SQL queries before loading it into cuDF
B) Convert both DataFrames to Pandas before performing the join for compatibility
C) Use cuDF's .merge() function and ensure both DataFrames have the correct index before joining
D) Perform the join operation entirely in a CPU-based Spark environment for better stability

Fragen und Antworten: