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

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최신 Python Institute Certification PCAD-31-02 무료샘플문제 (Q83-Q88):

질문 # 83
Which Python constructs are useful for comparing and managing object identity in a data pipeline?
(Choose all that apply)

정답：A,B


질문 # 84
Which methods can be used to validate data types and structure in a Pandas DataFrame?
(Choose two)

정답：C,D


질문 # 85
What does the describe() method in Pandas provide when applied to a numerical DataFrame column?

정답：D


질문 # 86
What is the purpose of using the groupby() function in a Pandas DataFrame when analyzing a dataset with multiple categories and numerical values?

정답：A


질문 # 87
What is the primary reason to use .head() and .tail() methods in pandas when exploring datasets?

정답：A


질문 # 88
......

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