NVIDIA-Certified Professional

Accelerated Data Science

(NCP-ADS)

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关于认证

NVIDIA-Certified Professional: Accelerated Data Science (NCP-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。

请在预约考试之前仔细阅读考试规则。

如有任何疑问，请发邮件至 dlichina@nvidia.com。

考试概况

考试时长：90 分钟

考试费用：1580 元

认证等级：Professional

认证主题：Accelerated Data Science

题目数量：60 – 70 道选择题

预备知识：两到三年加速数据科学实践经验。具备扎实的机器学习和 GPU 加速计算基础。具有 GPU 的优化策略和加速数据操作技术方面的经验。熟知从数据准备和清理到模型开发和部署的端到端数据科学工作流的全部流程，可以利用 GPU 加速来提高性能和效率。

考试语言：中文

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

考试涵盖主题

考试涵盖主题包括：

数据分析
数据操作和软件专业知识
数据准备
GPU 和云计算
机器学习
MLOps

适用人群

数据科学家
数据工程师
数据分析师
机器学习工程师
AI DevOps 工程师
应用数据科学家
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

考前学习指南

查看学习指南，详细了解考试所涵盖的各项技术主题的介绍和权重，以及考点相关的培训课程和阅读资料。

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。

认证主题	考试权重	涵盖的技术
数据分析	14%	检测时间序列数据集中的异常进行时间序列分析使用 cuGraph 等工具创建和分析图形数据确定大数据的数据量，或加速的时间和方式执行探索性数据分析 (EDA) 时间序列数据可视化
数据操作和软件专业知识	19%	采用加速提取、转换和加载 (ETL) 流程来设计和实施 ETL 工作流实施数据缓存以减少混洗使用分布式数据处理框架处理大数据使用 Dask 实施数据并行以实现多 GPU 扩展使用 DLProf 等工具对深度学习模型进行分析确定不同规模的数据集的最佳数据处理库
数据准备	17%	使用 CuDF 和 pandas 执行数据清理和预处理对数据进行转换和标准化处理按需对数据进行标准化处理，确保各项功能的一致性使用 cuDF 和 NVIDIA RAPIDS™ 生成合成数据增强数据集识别和获取数据集监控数据处理工作流并识别瓶颈处理、组织和存储数据集
GPU 和云计算	16%	使用 cuGraph 等 GPU 加速工具分析图形数据通过 GPU 加速优化数据科学流程性能描述、遵循和执行 CRISP-DM 流程利用 Docker 和 Conda 等依赖关系管理框架来处理软件版本冲突为每项功能确定最佳数据类型通过设计和实施基准测试来比较框架性能
机器学习	15%	特征工程确定大数据的数据量，或加速的时间和方式执行快速实验，兼顾模型精度与推理性能优化机器学习模型超参数训练机器学习模型，比较单 GPU 与多 GPU 场景使用批处理和混合精度等 GPU 内存优化技术训练机器学习模型
MLOps	19%	为每项功能确定最佳数据类型评估和验证数据集的内存容量比较所需内存与设备可用内存执行基准测试并优化不同的 GPU 加速工作流在生产环境中部署和监控模型

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、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。

咨询 NVIDIA 培训和认证，请将需求详情发邮件至 dlichina@nvidia.com。

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