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Python Institute PCAD-31-02 Exam Syllabus Topics:

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

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최신 Python Institute Certification PCAD-31-02 무료샘플문제 (Q144-Q149):

질문 # 144
In a scatter plot showing the relationship between advertising spend and sales revenue, the points form a tight upward-sloping pattern. What conclusion can be drawn?

정답：B


질문 # 145
Which techniques can be used to select a subset of rows and columns from a DataFrame using labels?
(Choose two)

정답：C,D


질문 # 146
What is a key assumption of linear regression that distinguishes it from logistic regression?

정답：B


질문 # 147
Which conditions typically necessitate data normalization or scaling before analysis?
(choose two)

정답：A,C


질문 # 148
What does the standard deviation of a dataset represent in the context of statistical analysis?

정답：D


질문 # 149
......

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