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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

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

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최신 Python Institute Certification PCAD-31-02 무료샘플문제 (Q103-Q108):

질문 # 103
Which technique is considered a primary defense against SQL injection when executing database queries from Python?

정답：D


질문 # 104
Which method in the pandas library allows efficient loading of large datasets in chunks to conserve memory?

정답：D


질문 # 105
When merging two Pandas DataFrames using a common key, which parameters are essential to ensure accurate and conflict-free results?
(Choose two)

정답：C,D


질문 # 106
Why might using a pie chart to represent category proportions be less effective than a bar chart?

정답：A


질문 # 107
Which transformation method adjusts the mean of the dataset to 0 and the standard deviation to 1?

정답：C


질문 # 108
......

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