PCAD-31-02試験の準備方法｜有効的なPCAD-31-02日本語講座試験｜信頼できるPython Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)受験料過去問

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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Data Visualization and Communication15%- Visualization principles and best practices
  • 1. Choosing appropriate chart types
  • 2. Audience-focused presentation
  • 3. Color, layout and clarity
- 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
Data Exploration and Statistical Analysis25%- Exploratory data analysis
  • 1. Identifying patterns, trends and outliers
  • 2. Feature selection and dimensionality reduction basics
- Descriptive statistics
  • 1. Measures of central tendency and dispersion
  • 2. Frequency distributions and percentiles
  • 3. Correlation and covariance analysis
- Inferential statistics
  • 1. Probability concepts and distributions
  • 2. Hypothesis testing and confidence intervals
  • 3. Statistical significance and interpretation
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. Accuracy, precision, recall, F1-score
  • 2. Hyperparameter tuning basics
  • 3. Overfitting, underfitting and generalization
Data Acquisition and Preprocessing30%- Data preparation with Pandas and NumPy
  • 1. Data reshaping and aggregation
  • 2. Data structures: Series, DataFrame, ndarray
  • 3. Indexing, filtering, sorting and grouping
- 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
SQL and Database Integration10%- Python-database connectivity
  • 1. Error handling and best practices
  • 2. Connecting to SQLite, MySQL or PostgreSQL
  • 3. Executing queries and retrieving results
- SQL querying
  • 1. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, aggregate functions
  • 2. Subqueries and filtering
- Relational database concepts
  • 1. Tables, keys, relationships and normalization

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題 (Q98-Q103):

質問 # 98
Which practices are considered part of professional Python scripting standards?
(Choose two)

正解：C、D


質問 # 99
When joining two tables in a relational database using SQL, which clause is used to specify the relationship between their columns?

正解：B


質問 # 100
Which of the following exceptions would most likely be raised if a string is directly converted to an integer in Python?

正解：D


質問 # 101
Which characteristics are typically associated with supervised learning algorithms?
(Choose two)

正解：B、D


質問 # 102
What will the following function return?
def average(*args):
return sum(args) / len(args)
average(4, 5, 6)

正解：C


質問 # 103
......

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