NVIDIA 認定資格奮闘記 ~Professional Accelerated Data Science編~
今回はNVIDIAの認定資格であるProfessional Accelerated Data Scienceを取得したので、その内容を共有しようと思います。
Professional Accelerated Data Scienceとは？
NCP Accelerated Data Science（以下、NCP-ADS）は、データサイエンスワークフローにおけるGPUアクセラレーションツールとライブラリの活用能力を認定する中級レベルの資格です。現時点では本試験の入門レベルであるAssociateレベルは提供されておらず、Professionalのみとなっています。
NCP-ADSについては、公式ドキュメントによると、以下のような割合で問題が出題されるとのことでした。
- データ分析: 14%
- データ操作とソフトウェアリテラシー: 19%
- データ準備: 17%
- GPUとクラウドコンピューティング: 16%
- 機械学習: 15%
- MLOps: 19%
内容をみると、GPUを利用したデータ分析をはじめ、デプロイ後のモデルの監視を含むMLOpsに至るまで幅広くカバーされています。ソフトウェアについてはRAPIDSをはじめとするGPUを利用できるソフトウェアスイートに関する知識がとても重要になってきます。
試験問題数は60~70問（私の場合70問でした）で試験時間は120分となります。Professional試験なので基礎的な質問は少数で、実際のユースケースを想定した上で、この場合はどういった対応を取りますか？解いたような個別具体な内容に関する質問が多かった印象です。
勉強方法
毎度のことながら、今回の勉強方法は以下のNCP-ADSに関する試験ガイドにある資料を参考に進めました。
- 試験ガイドから問題傾向を把握する
- 各項目のSuggested Readingsを読む
- NVIDIA Course Objectivesのうちセルフペースで進められるものを対応する
- そのほかわからないところを書籍やインターネットの情報を元に捕捉する
- RAPIDSのうち、特にcuDFとcuMLについてはある程度深くまで調べていました
- GPUを利用したコンピューティングと分散コンピューティングに関する知識もかなり調べました
受験方法
こちらもNCP-GENLなどと同様に公式ページのRegister for ExamからCertiverseに遷移して予約しました。
試験結果
今回も無事一発で合格することができました。受験してみた感想としては、RAPIDSをはじめとしたNVIDIAソフトウェアスイートのユースケースの選定だけでなく、GPUやデータサイズなどの具体的な要件を提供された上で、この場合はどのようなソフトウェアを選択すべきか？などといったかなり具体的な検討をする必要がある問題が多数あり、かなり実践的な内容でした。データサイエンスをしている人からするとかなり身に覚えがあるような質問覚えがある内容が多数出てきている印象です。
トピックごとのスコアは以下のようになっていたとのことでした。MLOpsについてはモニタリングの部分が間違えたかな？と思っていたので感覚としてはそうだったなという結果でした。圧倒的に余裕があって合格というより、問題の内容の読解力であったり（英語、、、）、ソフトウェアの選択など色々まだまだ勉強が必要だと思ったので、このスコアを参考に学習を進めていければと思います。
| Topic Name | Score |
|---|---|
| Data Analysis | 77% |
| Data Manipulation and Software Literacy | 73% |
| Data Preparation | 79% |
| GPU and Cloud Computing | 88% |
| MLOps - execution, optimization, and deployment of model | 63% |
| Machine Learning | 83% |
まとめ
今回はNCP-ADSを受験してみました。データサイエンスに関するかなりハイレベルな資格であると感じましたし、データサイエンスを志している方はぜひ挑んでみて欲しいところです。特にGPUを必要とするようなビッグデータを取り扱うようなプロジェクトを対応するかなどは勉強の過程で学ぶことも多いのでは？と思います。
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