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NVIDIA NCP-ADS Sujets du programme d'examen :
| Section | Pondération | Objectifs |
|---|---|---|
| GPU and Cloud Computing | 16% | - GPU Optimization and Infrastructure
|
| Data Analysis | 14% | - Exploratory Data Analysis (EDA)
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| Machine Learning | 15% | - Model Development and Optimization
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| Data Preparation | 17% | - Data Cleaning and Transformation
|
| Data Manipulation and Software Literacy | 19% | - ETL and Data Processing Workflows
|
| MLOps | 19% | - Deployment and Monitoring
|
NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS questions d'examen
Question n°1
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. Perform the join operation entirely in a CPU-based Spark environment for better stability
B. Use cuDF's .merge() function and ensure both DataFrames have the correct index before joining
C. Store the transaction data as a CSV file and perform joins using SQL queries before loading it into cuDF
D. Convert both DataFrames to Pandas before performing the join for compatibility
Question n°2
You are deploying a deep learning model on an edge device with 8GB of available RAM. The model's estimated peak memory usage, including model weights, intermediate tensors, and batch data, is 9.5GB.
What is the best course of action to ensure successful deployment while maintaining performance?
A. Offload some computation to cloud-based processing
B. Reduce the batch size during inference
C. Reduce the number of model parameters by removing layers from the architecture
D. Increase the device's swap space to compensate for insufficient RAM
Question n°3
A data scientist is analyzing a large dataset of financial transactions containing millions of records.
To efficiently perform exploratory data analysis (EDA) using RAPIDS cuDF, which approach provides the most optimized performance while ensuring comprehensive insights?
A. Use RAPIDS cuDF functions like .describe() and .value_counts() to perform statistical summaries directly on the GPU.
B. Convert the dataset to a Pandas DataFrame for easier visualization and use .describe() to summarize statistics.
C. Perform all analysis on the CPU to avoid potential GPU memory limitations.
D. Downsample the dataset and analyze a subset using Pandas for efficiency.
Question n°4
You are processing a dataset of high-resolution images for deep learning training and want to optimize image loading, augmentation, and transformation on an NVIDIA GPU.
Which of the following statements correctly describes the role of NVIDIA DALI (Data Loading Library) in accelerating data preparation?
A. NVIDIA DALI is an alternative to cuDF for GPU-accelerated tabular data processing.
B. NVIDIA DALI can offload image preprocessing tasks to the GPU, reducing CPU bottlenecks and improving training throughput.
C. NVIDIA DALI only supports preprocessing images and does not include any functionality for video or text data.
D. NVIDIA DALI does not support data augmentation and is only used for raw data loading.
Question n°5
You are working on a machine learning dataset with millions of rows and want to optimize performance on a GPU using CuDF. One of the features in your dataset represents categorical data with a limited number of unique values.
Which of the following data types should you use to maximize performance while reducing memory usage?
A. int64
B. bool
C. object (string)
D. category
Questions et réponses:
| Question n°1 Réponse: B | Question n°2 Réponse: B | Question n°3 Réponse: A | Question n°4 Réponse: B | Question n°5 Réponse: D |
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