NVIDIA-Certified Professional NCP-ADS

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

1. When utilizing GPU instances in a cloud environment for data science, which of the following are common considerations? (Select two)

A) Cloud providers offer dedicated GPU instances for high-performance needs
B) Cost-effective GPU instances always provide the best performance
C) GPU performance can be degraded by network latency in distributed training
D) GPUs are suitable for both training and inference tasks but not for preprocessing

2. You are working with a time-series dataset containing network traffic logs. You suspect the presence of anomalies, such as distributed denial-of-service (DDoS) attacks or sudden traffic surges.
Which machine learning approach is best suited for detecting these anomalies?

A) k-Nearest Neighbors (k-NN) for Classification
B) Naive Bayes Classifier
C) Linear Regression
D) Autoencoder-based Anomaly Detection

3. You are working with a dataset containing hundreds of millions of records, and you need to perform ETL operations such as filtering, joins, and aggregations. Given the dataset size, which NVIDIA- accelerated library should you use to achieve optimal performance?

A) Pandas, as it is widely used and supports all common DataFrame operations, even for very large datasets.
B) cuPy, because it provides GPU-accelerated array operations, making it the best option for processing tabular data.
C) NumPy, because it is optimized for numerical computing and offers better performance for handling tabular data.
D) cuDF, as it provides GPU-accelerated DataFrame operations similar to Pandas, allowing for efficient processing of large datasets.

4. A team of data scientists needs to deploy a machine learning model that depends on specific versions of CUDA and TensorFlow, ensuring it runs consistently across different machines without manually configuring each system.
Which of the following approaches best ensures consistency while leveraging NVIDIA GPUs?

A) Using Docker without GPU support and relying on CPU fallback when running TensorFlow
B) Running the model in a local Python virtual environment and copying dependencies manually
C) Compiling all dependencies into the host machine and using system-wide installations
D) Using NVIDIA Docker (nvidia-docker) to containerize the model and manage GPU dependencies

5. You are tasked with designing an ETL workflow for a large-scale data processing pipeline using NVIDIA technologies. You need to ensure that the extraction, transformation, and loading phases are optimized for performance using hardware acceleration.
Which of the following NVIDIA technologies would be most suitable for accelerating the ETL process?

A) TensorRT
B) RAPIDS
C) TensorFlow
D) CUDA

Fragen und Antworten: