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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Data Acquisition and Preprocessing	30%	- Data preparation with Pandas and NumPy 1. Data structures: Series, DataFrame, ndarray 2. Data reshaping and aggregation 3. Indexing, filtering, sorting and grouping - Data collection, integration and storage 1. Data integration and merging 2. Data collection methods and sources 3. Data formats and storage systems - Data cleaning and validation 1. Quality assurance and validation techniques 2. Handling missing, duplicate and invalid values 3. Data standardization and transformation
Data Visualization and Communication	15%	- Visualization with Matplotlib and Seaborn 1. Heatmaps, pair plots and correlation matrices 2. Customization and styling 3. Line, bar, scatter, histogram, box plots - Visualization principles and best practices 1. Audience-focused presentation 2. Choosing appropriate chart types 3. Color, layout and clarity - Data storytelling and reporting 1. Structuring insights and conclusions 2. Written and verbal presentation techniques
SQL and Database Integration	10%	- Python-database connectivity 1. Connecting to SQLite, MySQL or PostgreSQL 2. Executing queries and retrieving results 3. Error handling and best practices - SQL querying 1. Subqueries and filtering 2. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, aggregate functions - Relational database concepts 1. Tables, keys, relationships and normalization
Data Exploration and Statistical Analysis	25%	- Exploratory data analysis 1. Identifying patterns, trends and outliers 2. Feature selection and dimensionality reduction basics - Inferential statistics 1. Probability concepts and distributions 2. Hypothesis testing and confidence intervals 3. Statistical significance and interpretation - Descriptive statistics 1. Measures of central tendency and dispersion 2. Frequency distributions and percentiles 3. Correlation and covariance analysis
Data Modeling and Machine Learning Basics	20%	- Model performance and optimization 1. Accuracy, precision, recall, F1-score 2. Overfitting, underfitting and generalization 3. Hyperparameter tuning basics - Supervised learning fundamentals 1. Model training, testing and evaluation 2. Classification: logistic regression, k-NN, decision trees 3. Regression: linear, multiple, polynomial

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題 (Q87-Q92):

質問 # 87
When analyzing a dataset, which of the following functions would best help detect skewness or asymmetry in the data distribution?

A. std()
B. mean()
C. skew()
D. sum()

正解：C

質問 # 88
What is a major challenge in aggregating data from multiple sources?
Response:

A. Overfitting in predictive models
B. Increased algorithmic complexity
C. Excessive disk space usage
D. Duplicate records and format inconsistencies

正解：D

質問 # 89
Which best practices help enhance database security when building Python data analysis pipelines?
(Choose two)

A. Limit database user permissions to only necessary operations
B. Store credentials securely using environment variables
C. Construct queries using f-strings for readability
D. Sanitize input by replacing dangerous characters with asterisks

正解：A、B

質問 # 90
Which of the following statements correctly describe best practices when managing Python modules and packages in data analytics workflows?
(Choose two)

A. Always install packages system-wide for accessibility
B. Regularly update all packages using pip update all
C. Use PIP to install and uninstall third-party libraries as needed
D. Use virtual environments to isolate project dependencies

正解：C、D

質問 # 91
What is the best approach when comparing SQL NULL values with Python data during conditional checks?

A. Replace NULL with zero before importing
B. Use == None directly in SQL queries
C. Convert all NULL to string before comparison
D. Use Python's None and SQL's IS NULL clause

正解：D

質問 # 92
......

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