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SOFT-Version
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Erfolg mit unserer Studienanleitung
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NVIDIA NCP-ADS Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Datenverarbeitung und Softwarekenntnisse | 19% | - Verteiltes Rechnen mit Dask
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| Thema 2: Datenanalyse | 14% | - Erkundende Datenanalyse
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| Thema 3: MLOps | 19% | - Modellbereitstellung und Betrieb
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| Thema 4: Maschinelles Lernen | 15% | - Integration von Frameworks für tiefes Lernen
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| Thema 5: GPU- und Cloud-Computing | 16% | - Verwaltung von GPU-Ressourcen
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| Thema 6: Datenaufbereitung | 17% | - Merkmalsentwicklung
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NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS Prüfungsfragen mit Lösungen
1. A data scientist is working with an imbalanced dataset in a fraud detection project. The dataset contains 1 million transactions, but only 2% of them are labeled as fraudulent. To improve the performance of the model, the scientist decides to generate synthetic data using NVIDIA RAPIDS cuDF.
Which of the following approaches is the best way to generate synthetic samples while preserving data characteristics?
A) Use cudf.DataFrame.interpolate(method='linear') to create new fraudulent samples by interpolating between existing ones.
B) Use cudf.DataFrame.append(cudf.DataFrame.random()) to create new fraudulent transactions.
C) Apply cuML.SMOTE() to generate synthetic samples based on the minority class distribution.
D) Use cudf.DataFrame.sample(frac=0.5, replace=True) to oversample the minority class.
2. Which of the following best describes the purpose of the NVIDIA TensorRT library?
A) Provides hardware abstraction for AI model development
B) Manages GPU resources for deep learning models
C) Optimizes and accelerates inference of trained models
D) Accelerates training of neural networks
3. You are designing an ETL pipeline to process terabytes of financial transaction data in real time.
The pipeline consists of:
Extracting data from multiple sources (CSV, Parquet, and SQL databases), Transforming the data using operations such as filtering, joins, and aggregations, Loading the processed data into a data lake for analytics.
Given that you are using NVIDIA RAPIDS cuDF for GPU-accelerated ETL, which of the following approaches optimizes performance while ensuring scalability?
A) Load all data into a single, large cuDF DataFrame before performing transformations
B) Use cuDF to read and process the data in batches, leveraging Dask-cuDF for distributed computation when necessary
C) Convert cuDF DataFrames to Pandas DataFrames before performing transformations for compatibility
D) Use CPU-based ETL frameworks such as Apache Spark without GPU acceleration
4. You are using RAPIDS cuML to train a regression model on a dataset with features of varying scales (temperature in Celsius, revenue in thousands, customer age). To improve model performance, you decide to standardize the data.
Which approach correctly standardizes the data using NVIDIA technologies?
A) Use cuml.StandardScaler() to transform the features to have a mean of zero and a standard deviation of one.
B) Use numpy.mean() and numpy.std() to manually standardize the dataset before feeding it into the GPU.
C) Use cuml.MinMaxScaler() to scale the features to a range of [0,1] without adjusting for mean and variance.
D) Use cuml.PCA() to reduce the dimensionality of the dataset, which also standardizes feature variance.
5. You are running a data science project on a cloud environment, where you need to optimize the GPU utilization for real-time data processing tasks.
Which of the following practices should you consider to maximize GPU performance? (Select two)
A) Use data parallelism techniques to split the workload evenly across multiple GPUs.
B) Scale the cloud infrastructure vertically by increasing the size of the GPU in use.
C) Prioritize using CPU for computationally expensive tasks and reserve GPU for I/O operations.
D) Implement model inference in a batch mode rather than in a real-time streaming mode for better performance.
E) Use NVIDIA CUDA libraries optimized for data science tasks to accelerate computations.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: C | 2. Frage Antwort: C | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: A,E |
