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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
SQL and Database Integration10%- 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. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, aggregate functions
  • 2. Subqueries and filtering
- Relational database concepts
  • 1. Tables, keys, relationships and normalization
Data Modeling and Machine Learning Basics20%- Supervised learning fundamentals
  • 1. Classification: logistic regression, k-NN, decision trees
  • 2. Regression: linear, multiple, polynomial
  • 3. Model training, testing and evaluation
- Model performance and optimization
  • 1. Hyperparameter tuning basics
  • 2. Accuracy, precision, recall, F1-score
  • 3. Overfitting, underfitting and generalization
Data Acquisition and Preprocessing30%- Data collection, integration and storage
  • 1. Data integration and merging
  • 2. Data collection methods and sources
  • 3. Data formats and storage systems
- Data preparation with Pandas and NumPy
  • 1. Data structures: Series, DataFrame, ndarray
  • 2. Data reshaping and aggregation
  • 3. Indexing, filtering, sorting and grouping
- Data cleaning and validation
  • 1. Quality assurance and validation techniques
  • 2. Data standardization and transformation
  • 3. Handling missing, duplicate and invalid values
Data Exploration and Statistical Analysis25%- Exploratory data analysis
  • 1. Identifying patterns, trends and outliers
  • 2. Feature selection and dimensionality reduction basics
- Inferential statistics
  • 1. Statistical significance and interpretation
  • 2. Hypothesis testing and confidence intervals
  • 3. Probability concepts and distributions
- Descriptive statistics
  • 1. Frequency distributions and percentiles
  • 2. Correlation and covariance analysis
  • 3. Measures of central tendency and dispersion
Data Visualization and Communication15%- Visualization with Matplotlib and Seaborn
  • 1. Customization and styling
  • 2. Line, bar, scatter, histogram, box plots
  • 3. Heatmaps, pair plots and correlation matrices
- Visualization principles and best practices
  • 1. Choosing appropriate chart types
  • 2. Color, layout and clarity
  • 3. Audience-focused presentation
- Data storytelling and reporting
  • 1. Structuring insights and conclusions
  • 2. Written and verbal presentation techniques

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題 (Q33-Q38):

質問 # 33
What object-oriented principle allows a child class to reuse and extend the behavior of a parent class in a Python data modeling scenario?

正解：A


質問 # 34
Which of the following are key differences between Pandas and NumPy arrays?
(Choose two)

正解：C、D


質問 # 35
Which characteristics are commonly associated with cloud-based data storage solutions?

正解：A


質問 # 36
Which practices enhance both readability and professionalism in spreadsheet formatting?
(Choose two)

正解：A、C


質問 # 37
What is the main reason to remove duplicate records before performing analysis?

正解：C


質問 # 38
......

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