PCAD-31-02 German - PCAD-31-02 Fragen&Antworten

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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

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

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PCAD-31-02 Fragen&Antworten - PCAD-31-02 Musterprüfungsfragen

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) PCAD-31-02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q120-Q125):

120. Frage
Which method is best suited to transform inconsistent entries such as "N/A", "missing", and empty strings into a standard missing value representation in a Pandas DataFrame?

Antwort: A


121. Frage
What is the primary reason for converting all categorical labels to lowercase during the data cleaning process?

Antwort: A


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

Antwort: A,D


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

Antwort: A


124. Frage
Which of the following are limitations of manual data collection methods?
(Choose two)

Antwort: A,D


125. Frage
......

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