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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

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

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최신 Python Institute Certification PCAD-31-02 무료샘플문제 (Q51-Q56):

질문 # 51
Which of the following correctly demonstrates the use of parameterized queries using Python's sqlite3 module?

A. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id)
B. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
C. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id)
D. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ':id'", {'id': user_id})

정답：B

질문 # 52
Which transformation method adjusts the mean of the dataset to 0 and the standard deviation to 1?

A. One-hot encoding
B. Min-max normalization
C. Z-score normalization
D. Log transformation

정답：C

질문 # 53
You have a list of product prices, and you need to remove duplicate values while maintaining the fastest performance. Which core data structure should you use?

A. dictionary
B. tuple
C. set
D. list

정답：C

질문 # 54
Which term best describes the process of combining customer data from multiple systems into a single unified dataset?

A. Data warehousing
B. Data binning
C. Data integration
D. Data normalization

정답：C

질문 # 55
Which data collection method is most appropriate when gathering opinions from a target audience at scale?

A. Surveys
B. Web scraping
C. Sensor logs
D. Transactional data

정답：A

질문 # 56
......

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