PCAD-31-02 aktueller Test, Test VCE-Dumps für Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)

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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Applied Data Analysis Projects20%- Data Analysis Workflow
  • 1. Data exploration and cleaning
  • 2. Problem definition
  • 3. Analysis and modeling
  • 4. Results interpretation and presentation
- Exploratory Data Analysis (EDA)
  • 1. Pattern identification
  • 2. Descriptive statistics computation
  • 3. Correlation analysis
  • 4. Data distribution analysis
Python Programming for Data Analysis30%- File Operations
  • 1. Reading from files (text, CSV)
  • 2. Context managers (with statement)
  • 3. Writing to files
- Control Flow and Functions
  • 1. Loops (for, while)
  • 2. Return values and scope
  • 3. Function definitions and parameters
  • 4. Conditional statements (if, elif, else)
- Python Data Types and Structures
  • 1. Data type conversions
  • 2. Numbers, strings, booleans
  • 3. Lists, tuples, dictionaries, sets
Working with Data Using Python Libraries30%- NumPy Fundamentals
  • 1. Array indexing and slicing
  • 2. Basic statistical functions
  • 3. NumPy arrays and operations
  • 4. Vectorized operations
- Pandas Library
  • 1. Handling missing data
  • 2. Series and DataFrame structures
  • 3. GroupBy operations
  • 4. Data selection and filtering
  • 5. DataFrame operations (merge, join, concat)
- Data Visualization
  • 1. Matplotlib basics
  • 2. Customizing plots
  • 3. Creating basic charts (line, bar, scatter, histogram)
  • 4. Seaborn introduction
Data Analysis Fundamentals20%- Introduction to Data Analysis
  • 1. Data analysis concepts and terminology
  • 2. Types of data (structured, unstructured, semi-structured)
  • 3. Data analysis process lifecycle
- Data Collection and Preparation
  • 1. Data cleaning and preprocessing basics
  • 2. Data import/export operations
  • 3. Data sources and acquisition methods

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) PCAD-31-02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q101-Q106):

101. Frage
When merging two Pandas DataFrames using a common key, which parameters are essential to ensure accurate and conflict-free results?
(Choose two)

Antwort: C,D


102. Frage
Which techniques can be used to select a subset of rows and columns from a DataFrame using labels?
(Choose two)

Antwort: B,D


103. Frage
Which practices contribute to better exception handling in data pipelines involving file I/O and numerical computations?
(Choose two)

Antwort: C,D


104. Frage
Which of the following statistical measures are considered measures of central tendency?
(Choose two)

Antwort: A,C


105. Frage
Which SQL command should a data analyst use to modify existing records in a database table based on specific conditions?

Antwort: A


106. Frage
......

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