网页标题: NVIDIA-Certified Associate Accelerated Data Science (NCA-ADS) | NVIDIA

网页链接: https://www.nvidia.cn/training/certification/accelerated-data-science-associate/

NVIDIA-Certified Associate

# Accelerated Data Science

(NCA-ADS)

[报名北京/上海中文线下考试](https://www.nvidia.cn/training/certification.md)

## 关于认证

NVIDIA-Certified Associate: Accelerated Data Science (NCA-ADS) 认证，用于验证利用 GPU 加速工具和库执行数据科学工作流的熟练程度。参加每月在北京或上海举办的现场考试。包含 50-60 道单选和多选题，考试时长 60 分钟。

请在预约考试之前仔细阅读 [NVIDIA 考试规则](https://www.nvidia.cn/training/certification.md)。如有任何疑问，请发邮件至 dlichina@nvidia.com。

#### 考试概况

**考试时长：**60 分钟

**考试费用：**960 元

**认证等级：**Associate

**认证主题：**Accelerated Data Science

**题目数量：**50–60 道选择题

**预备知识：**1–2 年的加速数据科学实践经验，具备使用 GPU 高效处理和分析大型数据集的能力，并提升机器学习、ETL 和分析工作负载的性能。

**考试语言：**可选中文或英文

**认证有效期：**认证自颁发之日起两年内有效。可以通过重新参加考试保持认证资质。

**NVIDIA 认证证书：**通过考试后，您将获得数字徽章和电子证书 (其中包含认证主题和级别，并可在线验证核实)，并将被收录于 NVIDIA 认证名录中。

## 选择考试

### 考试涵盖的主题

* 高级数据结构
* 数据处理和准备
* 数据科学工作流和流程自动化
* 描述性分析和可视化
* 加速数据科学基础
* MLOps 入门实践
* 使用 NVIDIA RAPIDS™ 进行机器学习
* 软件和环境管理

### 适用人群

* 数据科学家
* 数据分析师
* 数据工程师
* 机器学习工程师
* AI DevOps 工程师
* 软件工程师
* 解决方案架构师
* 深度学习性能工程师
* 研究人员

## 认证推荐

根据考试涵盖的各项技术，您可以选择学习相关的 NVIDIA 培训课程，以更加充分地准备考试。

学习“在线自主培训”课程，请点击“查看详情”。

学习“讲师指导的培训班”课程，请关注并报名 NVIDIA AI 培训班，[点此查看课程表](https://www.nvidia.cn/training/instructor-led-workshops/public-workshop.md)。

学习收费的在线自主培训推荐课程和购买考试券，[点此购买](https://www.bagevent.com/event/8919062)。

### 加速端到端数据科学工作流

在线自主培训，学习如何构建和执行端到端的 GPU 加速数据科学工作流，让您能够快速探索、迭代并将工作成果投入生产。

增加课程《加速数据科学基础》。

[查看课程大纲](https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-DS-01+V2)

### 面向时间序列预测的加速机器学习

在线自主培训，学习如何利用 NVIDIA GPU 驱动的 CUDA-X 和 cuOpt 库，加速投资组合优化和实时风险分析。

[开始学习](https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-DS-10+V1)

### 利用 GPU 加速处理表格式数据的特征工程最佳实践

在线自主培训，学习如何利用 GPU 加速的 Python 库，通过特征工程提升大规模数据集上的模型性能。

[详细了解本课程](https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-DS-06+V1)

## 考前学习指南

查看[学习指南](https://nvdam.widen.net/s/wnsxjfkjdz/nvt-studyguide-accelerated-data-science-associate-exam)

## 考试大纲

请查看以下考试大纲，详细介绍每个主题所占比重。NVIDIA 培训提供包含以下主题的培训课程，形式为在线自主培训课程和讲师授课的培训班。参加培训，帮助您备考。学习“在线自主培训”课程，请点击“查看详情”。注册开发者用户，可以免费领取一门付费课程，点此领取。学习“讲师指导的培训班”课程，请关注并报名 NVIDIA AI 培训班，点此查看课程表。

| 认证主题 | 考试权重 | 涵盖的技术 |
| --- | --- | --- |
| 数据处理和准备 | 23% | * 使用 NVIDIA cuDF 和 pandas 进行数据集成、连接和处理 * 数据清洗、质量处理和数据治理合规 * 使用 RAPIDS、Dask 或 Spark 构建 GPU 加速的 ETL 工作流 * 数值变量和类别变量的特征工程 * 处理类别不平衡并生成合成数据 * 降维和数据采样 * 使用 Parquet 和现代框架实现高效数据处理和存储 |
| 使用 RAPIDS 进行机器学习 | 16% | * 使用 NVIDIA cuML 和 XGBoost 进行 GPU 加速模型训练 * 回归、分类和聚类技术 * 模型评估、比较和泛化评估 * 超参数调优和优化 * 交叉验证方法 * 性能评估指标和混淆矩阵解读 |
| 数据科学工作流和流程自动化 | 13% | * 端到端数据科学工作流设计 * 通过特征工程、特征选择与特征变换提升模型表现 * 通过模型与特征调整缓解欠拟合与过拟合 * 通过数据集扩增与集成增强训练数据 * 数据科学工作流的自动化和可扩展性 * 使用 RAPIDS 和 Dask 构建可复现的流水线 |
| 描述性分析和可视化 | 13% | * 探索性数据分析 (EDA) 和描述性统计 * 可视化 * 为不同的分析目标选择合适的可视化图表 * 假设检验和统计显著性评估 * 解读数据中的模式、趋势和关系 |
| 加速数据科学基础 | 12% | * Python 数据分析基础 (NumPy、pandas、Jupyter) * 数据科学的核心 GPU 加速概念和优势 * CPU 与 GPU 的工作负载和内存传输优化对比 * 端到端数据科学工作流 (提取、ETL、清洗、转换) * 分布式与 GPU 加速计算框架 * 模型参数、调优以及过拟合与欠拟合概念 |
| MLOps 入门实践 | 10% | * 监控并优化机器学习 (ML) 流水线的性能与可靠性     * 使用 MLflow、Weights & Biases 和自定义工具管理和跟踪实验 * 模型保存、加载和预测生成 * 监控生产模型是否存在漂移和性能退化 * 管理模型构件和配置，实现可重复性 * 对工作流进行基准测试并选择最佳硬件 |
| 高级数据结构 | 7% | * 时间序列数据处理、分割和预测评估 * 使用 cuDF 插值管理缺失或不规则的时间戳 * CPU 与 GPU 的时态分析性能对比 * 基于图形的数据表示和分析 * 节点重要性评估和网络关系可视化 |
| 软件和环境管理 | 6% | * 通过维护环境文件提高数据科学项目的可重复性 * 使用 Conda、PIP 或 Docker 配置可复现的 Python 环境 * 高效管理软件依赖关系并在多用户数据科学环境中协作 * 执行 GPU 环境检查 (驱动程序/CUDA/RAPIDS 兼容性、nvidia-smi、设备可见性) 并解决依赖冲突 * 了解使用 git 进行版本控制的基础知识 |

### 考取 NVIDIA 认证

面向开发者和 IT 专业人员 验证技能，脱颖而出，发展职业生涯。报名每月在北京或上海举办的现场中文考试。

[立即报名](https://www.certiverse.com/#/checkout/nvidia/store-exam/NCA-ADS)

### 联系我们

NVIDIA 提供培训和 AI 专业认证，助力专业人士提升在生成式 AI 与大语言模型、代理式 AI、物理 AI、深度学习、加速计算、数据科学、图形与仿真等领域的技能和知识。

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