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Python Institute PCED-30-02 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Data Visualization and Communication	20%	- Principles of effective data visualization 1. Clarity, simplicity, and accuracy 2. Choosing appropriate chart types - Interpreting and presenting results 1. Reporting findings clearly and concisely 2. Deriving conclusions and insights - Creating basic visualizations 1. Using text and simple plotting tools 2. Line charts, bar charts, histograms, pie charts
Topic 2: Python Basics for Data Analysis	32.5%	- Control flow and functions 1. Basic exception handling 2. Defining and calling functions, parameters, return values 3. Conditional statements, loops, iteration - Introduction to NumPy 1. Arrays, basic operations, indexing, slicing - Built-in modules for data work 1. math, statistics, datetime, collections, csv - Core Python syntax and data types 1. Lists, tuples, sets, dictionaries 2. Variables, numbers, strings, booleans
Topic 3: Working with Data and Performing Simple Analysis	25%	- Exploratory data analysis 1. Calculating mean, median, mode, range, variance, standard deviation 2. Identifying patterns, trends, and outliers - Data acquisition and loading 1. Importing data from external sources 2. Reading text, CSV, and structured files - Data aggregation and grouping 1. Summarizing and grouping datasets - Data cleaning and preparation 1. Handling missing values, duplicates, and errors 2. Filtering, sorting, transforming data 3. Formatting and standardizing values
Topic 4: Introduction to Data and Data Analysis Concepts	22.5%	- Definition and classification of data 1. Difference between data, information, and knowledge 2. Role of data in decision-making and business 3. Process of turning raw data into insights - Data types and measurement scales 1. Qualitative vs quantitative data 2. Nominal, ordinal, interval, ratio scales - Basic statistical concepts 1. Population, sample, variable, observation 2. Descriptive vs inferential statistics - Data lifecycle and ethical considerations 1. Data collection, storage, processing, usage, and sharing 2. Privacy, security, bias, and fairness in data

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Python Institute PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python PCED-30-02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q47-Q52):

47. Frage
A Python script includes the expression not False and True. The developer is unsure how logical operators are evaluated in terms of precedence. What will be the final Boolean result of this expression?

A. False
B. True
C. None
D. Error

Antwort: B

Begründung:
The not operator has higher precedence than and, so not False becomes True first. Then True and True is evaluated, resulting in True as the final Boolean value.

48. Frage
A script attempts to divide two numbers using / and //. The values are 7 and 2. The developer wants to understand the difference between true division and floor division. What are the results respectively?

A. 3 and 3.5
B. 4 and 3
C. 3.5 and 3
D. 3 and 4

Antwort: C

Begründung:
The / operator performs true division, returning a float result of 3.5. The // operator performs floor division, truncating the decimal part and returning the integer value 3.

49. Frage
You are reading a data.csvfile line by line. To prepare each line for formatting with f-strings, you need to remove extra whitespace and split the values by commas.
Which line should you insert to correctly clean and parse the input?

A. fields = line.split().strip(', ')
B. fields = line.replace(', ', '|').split('|')
C. fields = line.strip().split(', ')
D. fields = line.split(', ').trim()

Antwort: C

Begründung:
Stripping removes leading and trailing whitespace from the line, and then splitting on the comma- space delimiter correctly separates the values into a list for further formatting.

50. Frage
A script defines a variable x = None and checks its truth value using a conditional statement. The developer wants to understand how Python evaluates None in Boolean contexts. What will bool(x) return?

A. False
B. None
C. Error
D. True

Antwort: A

Begründung:
The value None represents the absence of a value and is treated as False in Boolean expressions. Therefore, calling bool(None) returns False, similar to empty containers or zero values.

51. Frage
You are analyzing survey results from students about their favorite colors. The list colorsstores individual responses:

You want to:
- find the number of unique colors mentioned using NumPy, and
- determine how often each color was chosen using Counter.
Which code snippet correctly performs both tasks? Select the best answer.
from numpy import unique

A. from collections import Counter
unique_colors = np.unique(colors)
color_counts = Counter(set(colors))
import numpy as np
B. from collections import Counter
unique_colors = len(set(colors))
color_counts = np.unique(colors)
C. from collections import Counter
unique_colors = len(unique(colors))
color_counts = Counter(colors)
import numpy as np
D. from collections import Counter
unique_colors = Counter(colors)
color_counts = sum(np.unique(colors))
import numpy as np

Antwort: C

Begründung:
numpy.unique returns the distinct values in the list, and taking its length gives the number of unique colors. Counter(colors) correctly counts how many times each color appears in the responses.

52. Frage
......

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