CompTIA DA0-002 Prüfung Übungen und Antworten

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CompTIA DA0-002 Prüfungsplan:

ThemaEinzelheiten
Thema 1
  • Data Analysis: This section of the exam measures skills of a Reporting Analyst and includes foundational knowledge of statistical methods such as averages, variances, and standard deviation. It covers how to use data to find patterns, track performance, and make predictions. This domain also introduces hypothesis testing, regression, correlation, and different types of analysis like exploratory and trend analysis. Candidates should also be aware of common tools used for analysis, including Excel, SQL, Python, R, and popular BI platforms like Tableau and Power BI.
Thema 2
  • This section of the exam measures skills of a Data Governance Associate and introduces principles for keeping data secure, accurate, and compliant. It covers access controls, encryption, classification of sensitive data like PII and PHI, and legal requirements tied to data use. Candidates must know how to apply quality checks, validate data, and manage master data effectively. It also addresses best practices for maintaining integrity through data dictionaries, audits, and standardisation processes.
Thema 3
  • 5.0 Data Governance, Quality, and Controls
Thema 4
  • Data Mining: This section of the exam measures skills of a Business Intelligence Analyst and covers how data is collected, cleaned, and prepared for analysis. It explains methods like ETL and ELT for data integration, as well as web scraping, API use, and survey data collection. Candidates are expected to identify issues like missing or duplicated data and apply techniques like filtering, sorting, merging, and normalizing. The section also touches on query optimization strategies to improve data handling efficiency.
Thema 5
  • Visualization: This section of the exam measures skills of a Data Visualisation Specialist and focuses on turning raw data into clear, visual insights. It teaches how to match visual formats like bar charts, heat maps, and line graphs to specific audiences and needs. Candidates must understand how to create dashboards and reports using proper design elements such as labels, layout, branding, and colour schemes. This section also includes best practices for dashboard development and delivery through various platforms and user access levels.

>> DA0-002 Exam Fragen <<

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CompTIA Data+ Exam DA0-002 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q70-Q75):

70. Frage
A data analyst must combine service calls into low-, medium-, and high-priority levels in order to analyze organizational responses. Which of the following techniques should the analyst use for this task?

Antwort: D

Begründung:
Binning groups values into defined categories, such as low, medium, and high priority levels, enabling structured analysis of service call responses.


71. Frage
A data analyst creates a report that identifies the middle 50% of the collected data. Which of the following best describes the analyst's findings?

Antwort: B

Begründung:
The interquartile range (IQR) represents the spread of the middle 50% of a dataset. It is calculated as the difference between the third quartile (75th percentile) and the first quartile (25th percentile), making it a useful measure of variability that is less affected by outliers.


72. Frage
A data analyst encounters an issue with new software and a code that they are using. The analyst includes print statements in the code to try to identify the issue, without success. An informal peer review of the code also produces the same result. The analyst confirms that the software is updated to the latest version and compatible with the code. Which of the following troubleshooting steps should the analyst take next?

Antwort: A


73. Frage
A data analyst is creating a report about cars sold within the last twelve months. The current data set only contains information from the last ten months. Which of the following is the most appropriate way to accomplish this task?

Antwort: B


74. Frage
A data analyst wants to analyze sales data for possible customer patterns. Which of the following should the analyst use to complete this task?

Antwort: B

Begründung:
Clustering is a data analysis technique that groups customers or transactions with similar characteristics. By identifying these natural groupings within sales data, the analyst can discover customer patterns, behaviors, and trends that may not be immediately apparent.


75. Frage
......

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