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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Working with Data Using Python Libraries30%- Data Visualization
  • 1. Matplotlib basics
  • 2. Customizing plots
  • 3. Creating basic charts (line, bar, scatter, histogram)
  • 4. Seaborn introduction
- NumPy Fundamentals
  • 1. Basic statistical functions
  • 2. Vectorized operations
  • 3. Array indexing and slicing
  • 4. NumPy arrays and operations
- Pandas Library
  • 1. DataFrame operations (merge, join, concat)
  • 2. Series and DataFrame structures
  • 3. Data selection and filtering
  • 4. GroupBy operations
  • 5. Handling missing data
Applied Data Analysis Projects20%- Data Analysis Workflow
  • 1. Problem definition
  • 2. Analysis and modeling
  • 3. Data exploration and cleaning
  • 4. Results interpretation and presentation
- Exploratory Data Analysis (EDA)
  • 1. Data distribution analysis
  • 2. Descriptive statistics computation
  • 3. Pattern identification
  • 4. Correlation analysis
Python Programming for Data Analysis30%- File Operations
  • 1. Context managers (with statement)
  • 2. Writing to files
  • 3. Reading from files (text, CSV)
- Control Flow and Functions
  • 1. Return values and scope
  • 2. Conditional statements (if, elif, else)
  • 3. Loops (for, while)
  • 4. Function definitions and parameters
- Python Data Types and Structures
  • 1. Lists, tuples, dictionaries, sets
  • 2. Data type conversions
  • 3. Numbers, strings, booleans
Data Analysis Fundamentals20%- Introduction to Data Analysis
  • 1. Data analysis process lifecycle
  • 2. Types of data (structured, unstructured, semi-structured)
  • 3. Data analysis concepts and terminology
- 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 PCAD-31-02認定資格を取得できる試験参考書

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題 (Q69-Q74):

質問 # 69
What is the primary advantage of using web scraping as a data collection method in business analytics?

正解：C


質問 # 70
What distinguishes structured data from unstructured data in the context of data modeling and storage?

正解：D


質問 # 71
What is the most efficient way to handle missing values in a Pandas DataFrame when preparing a dataset for analysis that must maintain original index structure and avoid row deletions?

正解：D


質問 # 72
Which element is essential to justify a conclusion drawn from a dataset?

正解：D


質問 # 73
In supervised learning, what is the primary goal when training a model on labeled data?

正解：A


質問 # 74
......

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