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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

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

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Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題 (Q88-Q93):

質問 # 88
What is a key assumption of linear regression that distinguishes it from logistic regression?

正解：A


質問 # 89
You have a list of product prices, and you need to remove duplicate values while maintaining the fastest performance. Which core data structure should you use?

正解：C


質問 # 90
What is the most appropriate way to ensure that a column used as a foreign key contains only valid references to a parent DataFrame in Pandas?

正解：C


質問 # 91
Which SQL clause is most appropriate when you need to filter records that meet a specific condition during data retrieval in an analytics pipeline?

正解：D


質問 # 92
What is one potential risk of dynamically constructing SQL queries using string concatenation in Python scripts?

正解：D


質問 # 93
......

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