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

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4、高価な講座を受ける必要はなく、20～30時間の独学だけで、一発合格が可能です！
5、NCP-ADS Exhibits、Drag & Drop、Simulationには実際に行われた試験の様式を全て含めております。
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現在、NVIDIA NCP-ADS認証試験はとても人気があるIT能力認定試験です。NVIDIA NCP-ADS認証試験を受験して認証資格を取ることによって、より早く昇進昇給して、事業を成功にします。

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NVIDIA NCP-ADS 試験シラバストピック:

NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science 認定 NCP-ADS 試験問題：

1. You are designing a reproducible benchmark to compare the performance of deep learning models across frameworks like PyTorch and TensorFlow using NVIDIA's A100 GPU.
Which step is most critical in ensuring fair benchmarking conditions?

A) Ensuring the same CUDA/cuDNN and driver versions are installed when running benchmarks across frameworks.
B) Using a different precision setting for each framework to maximize performance per framework's capabilities.
C) Enabling XLA compiler optimizations only for TensorFlow to enhance its performance.
D) Measuring only forward pass latency to compare inference speed while ignoring backward pass computation.

2. A data scientist is working on a social network analysis project where they need to find the most influential users in a large-scale graph dataset. The dataset consists of millions of users connected through directed edges.
Which of the following approaches would be the best choice for this task using NVIDIA GPU-accelerated tools?

A) Use cuGraph's pagerank() function to identify influential nodes based on link structure.
B) Use cuGraph's bfs() (Breadth-First Search) to find the most influential nodes.
C) Use cuDF's groupby().sum() function to count the number of connections per user.
D) Convert the graph into a pandas DataFrame and apply NetworkX's PageRank implementation.

3. You are working with a large dataset in a GPU-accelerated environment, and one of the columns, revenue, contains numeric values representing the annual revenue for companies. The revenue values are in the billions of dollars.
Which of the following is the most memory-efficient data type for the revenue column in a cuDF DataFrame?

A) df['revenue'] = df['revenue'].astype('int64')
B) df['revenue'] = df['revenue'].astype('uint32')
C) df['revenue'] = df['revenue'].astype('float64')
D) df['revenue'] = df['revenue'].astype('float32')

4. You are tasked with acquiring a dataset for training a machine learning model in healthcare, predicting patient readmission rates. Before using the dataset, you must assess its quality.
Which of the following is the most important factor to evaluate before acquisition?

A) The number of missing values and inconsistencies in key columns
B) The programming language used to preprocess the dataset
C) The file format (CSV, JSON, or XML) of the dataset
D) Whether the dataset is stored on a cloud server or a local machine

5. 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 Dask with pandas for data preprocessing, then train a TensorFlow LSTM model on the CPU.
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 PyTorch with CPU acceleration to train a convolutional neural network (CNN) for forecasting.

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