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1. A data scientist is working with large-scale tabular datasets and wants to optimize data ingestion and storage for accelerated processing on NVIDIA GPUs. The scientist is considering different file formats and storage optimizations to maximize performance in a RAPIDS-based workflow.
Which of the following approaches is the most suitable for optimizing both storage and processing performance?

A) Load data directly into NumPy arrays before using RAPIDS cuDF for processing.
B) Use JSON format for easy readability and process it directly in cuDF.
C) Store data in Parquet format and load it using cuDF in RAPIDS.
D) Convert datasets into CSV format and store them in local disk storage.

2. You are analyzing a large financial dataset containing stock market tick-by-tick data stored in a cuDF DataFrame. Since the dataset contains billions of data points, you need to aggregate it at the minute level before visualizing price trends efficiently.
Which of the following is the best approach for aggregating and visualizing this time-series data using NVIDIA technologies?

A) Use cuDF's .groupby() function to aggregate at the minute level, then visualize using hvPlot
B) Convert cuDF to Pandas, aggregate using .resample() in Pandas, and visualize using Matplotlib
C) Use cuML's TSNE function to reduce dimensionality before visualizing with Bokeh
D) Load the data into a relational database (e.g., PostgreSQL), run an SQL query for aggregation, and visualize using Seaborn

3. You are analyzing a large-scale transportation network using cuGraph and notice that query times are longer than expected when running graph algorithms.
What is the best way to optimize graph processing performance using GPU-accelerated tools?

A) Store the graph in COO (Coordinate List) format instead of CSR (Compressed Sparse Row) format for faster traversal.
B) Use cugraph.filter_unconnected_nodes() to remove unconnected nodes before processing.
C) Convert the graph to CSR (Compressed Sparse Row) format before running computations to improve memory efficiency.
D) Use cugraph.to_directed() to convert the graph into a directed format, which improves GPU parallelism.

4. You are tasked with cleansing a dataset containing numerical data that has significant outliers.
You're using pandas to identify and appropriately handle these outliers before applying CuDF for accelerated downstream analysis.
Which method effectively manages the numerical outliers while preserving the dataset's integrity for subsequent accelerated analytics?

A) Clip outliers using pandas.Series.clip() based on percentile thresholds (e.g., 5th and 95th percentile).
B) Fill outlier values with mean using pandas.Series.fillna().
C) Remove outliers completely using pandas.DataFrame.drop().
D) Replace outliers with zero using pandas.Series.replace().

5. A data scientist is working with a large dataset that contains string-based numeric values that need to be converted to floating-point numbers for further analysis. The dataset is stored as a cuDF DataFrame, and the scientist needs to ensure the conversion is performed optimally on a GPU.
Which of the following is the best method for converting string-based numeric values to floating-point numbers using NVIDIA-accelerated processing?

A) Use NumPy's astype(float) method after converting the cuDF DataFrame into a NumPy array.
B) Convert the cuDF DataFrame to a Pandas DataFrame first, then apply astype(float) and convert it back to cuDF.
C) Use pandas.to_numeric() since pandas automatically handles type conversion.
D) Use cudf.DataFrame.astype(float) to convert string values to floating-point numbers efficiently on a GPU.

질문과 대답: