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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Applied Data Analysis Projects20%- Data Analysis Workflow
  • 1. Results interpretation and presentation
  • 2. Analysis and modeling
  • 3. Data exploration and cleaning
  • 4. Problem definition
- Exploratory Data Analysis (EDA)
  • 1. Correlation analysis
  • 2. Descriptive statistics computation
  • 3. Pattern identification
  • 4. Data distribution analysis
Topic 2: Working with Data Using Python Libraries30%- Pandas Library
  • 1. DataFrame operations (merge, join, concat)
  • 2. GroupBy operations
  • 3. Handling missing data
  • 4. Series and DataFrame structures
  • 5. Data selection and filtering
- NumPy Fundamentals
  • 1. Vectorized operations
  • 2. NumPy arrays and operations
  • 3. Array indexing and slicing
  • 4. Basic statistical functions
- Data Visualization
  • 1. Customizing plots
  • 2. Matplotlib basics
  • 3. Creating basic charts (line, bar, scatter, histogram)
  • 4. Seaborn introduction
Topic 3: Python Programming for Data Analysis30%- Control Flow and Functions
  • 1. Conditional statements (if, elif, else)
  • 2. Return values and scope
  • 3. Function definitions and parameters
  • 4. Loops (for, while)
- File Operations
  • 1. Reading from files (text, CSV)
  • 2. Context managers (with statement)
  • 3. Writing to files
- Python Data Types and Structures
  • 1. Numbers, strings, booleans
  • 2. Data type conversions
  • 3. Lists, tuples, dictionaries, sets
Topic 4: 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 sources and acquisition methods
  • 2. Data import/export operations
  • 3. Data cleaning and preprocessing basics

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) PCAD-31-02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q96-Q101):

96. Frage
Which operations are recommended when organizing messy tabular data in Pandas for further transformation and statistical modeling?
(choose two)

Antwort: A,D


97. Frage
What is the main purpose of validating a dataset before applying statistical analysis?

Antwort: D


98. Frage
Which SQL command should a data analyst use to modify existing records in a database table based on specific conditions?

Antwort: A


99. Frage
Which features of object-oriented patterns improve clarity and reusability in Python analysis workflows?
(Choose all that apply)

Antwort: C,D


100. Frage
In a scatter plot showing the relationship between advertising spend and sales revenue, the points form a tight upward-sloping pattern. What conclusion can be drawn?

Antwort: C


101. Frage
......

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