NVIDIA-Certified Professional NCP-ADS

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NVIDIA NCP-ADS Prüfungsthemen:

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

1. You are performing data cleansing on a large dataset using CuDF. The dataset contains numerical values, some of which are outliers. You need to remove or adjust these outliers to make your model training more robust.
Which of the following approaches should you consider for handling outliers efficiently in CuDF? (Select two)

A) Using clip() to set a maximum and minimum threshold for numerical values
B) Using quantile() to calculate the interquartile range (IQR) and filter out outliers
C) Using applymap() to apply a custom function for handling outliers
D) Using dropna() to remove rows with outliers

2. 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) Perform all analysis on the CPU to avoid potential GPU memory limitations.
C) Downsample the dataset and analyze a subset using Pandas for efficiency.
D) Convert the dataset to a Pandas DataFrame for easier visualization and use .describe() to summarize statistics.

3. You are working with a large dataset containing missing values, and you need to clean and preprocess the data efficiently.
Which of the following methods provides the best performance when handling missing values in a GPU- accelerated EDA workflow using RAPIDS?

A) Drop all missing values using df.dropna() in Pandas before using RAPIDS.
B) Convert the dataset to a cuDF DataFrame and use cudf.DataFrame.fillna() to fill missing values.
C) Use pandas.DataFrame.fillna() on the dataset before converting it to a cuDF DataFrame.
D) Ignore missing values since GPU acceleration can handle incomplete data without performance degradation.

4. Which of the following tools in the NVIDIA AI stack is specifically designed to accelerate the deployment of machine learning models for production by optimizing inference performance?

A) cuML
B) Triton Inference Server
C) cuBLAS
D) DLA (Deep Learning Accelerator)

5. You need to benchmark GPU-accelerated data science frameworks across both cloud-based and on-premise GPU setups.
Which of the following is the most effective strategy for ensuring consistent and reliable benchmarking results?

A) Running each benchmark multiple times and averaging the results to account for variance in execution time.
B) Using mixed cloud and on-premise GPU instances to test various hardware types and configurations.
C) Prioritizing synthetic benchmarks over real-world workloads to get a more controlled performance measurement.
D) Running benchmarks in isolated virtual machines to simulate real-world multi-tenant cloud environments.

Fragen und Antworten: