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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Exploratory Data Analysis
Topic 2: Data Visualization and Communication
Topic 3: Statistical Methods and Modeling
Topic 4: SQL and Data Management
Topic 5: Data Acquisition and Pre-Processing	29.2%

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PCAD-31-02 Prüfungsguide: Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) & PCAD-31-02 echter Test & PCAD-31-02 sicherlich-zu-bestehen

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) PCAD-31-02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q44-Q49):

44. Frage
Which practices enhance both readability and professionalism in spreadsheet formatting?
(Choose two)

A. Aligning column headers to the left
B. Using uniform date formats across columns
C. Centering all data regardless of type
D. Applying consistent font and cell styling

Antwort: B,D

45. Frage
When fetching DATETIME values from a SQL database into Python, which Python data type is most appropriate for storing and manipulating these values?

A. float
B. datetime.datetime
C. time.struct_time
D. str

Antwort: B

46. Frage
Which method allows you to detect and remove rows with duplicate values across all columns in a Pandas DataFrame?

A. DataFrame.unique()
B. DataFrame.remove_duplicates()
C. DataFrame.drop_duplicates()
D. DataFrame.nunique()

Antwort: B

47. Frage
Which approaches are commonly used to extract structured data from APIs in Python?
(Choose two)

A. Access data using requests.get() and parse it with .json()
B. Use the requests module to retrieve JSON responses
C. Open Excel files using matplotlib
D. Load CSV directly with re.compile()

Antwort: A,B

48. Frage
What is the primary purpose of using a requirements.txt file in Python-based data projects?

A. To track script runtime dependencies during execution
B. To list the packages and versions required for consistent environment setup
C. To store the current working directory of Python modules
D. To automatically compress source code for deployment

Antwort: B

49. Frage
......

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