Python Institute PCAD-31-02 : Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)

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Python Institute PCAD-31-02 Prüfungsthemen:

Abschnitt	Gewichtung	Ziele
Angewandte Datenanalyse-Projekte	20 %	- Explorative Datenanalyse (EDA) 1. Berechnung beschreibender Statistiken 2. Analyse der Datenverteilung 3. Erkennung von Mustern 4. Korrelationsanalyse - Ablauf der Datenanalyse 1. Analyse und Modellbildung 2. Interpretation und Darstellung der Ergebnisse 3. Datenexploration und -bereinigung 4. Definition des Problems
Arbeiten mit Daten mithilfe von Python-Bibliotheken	30 %	- Grundlagen von NumPy 1. Vektorisierte Operationen 2. Indizierung und Ausschnittsbildung bei Arrays 3. NumPy-Arrays und zugehörige Operationen 4. Grundlegende statistische Funktionen - Datenvisualisierung 1. Grundlagen von Matplotlib 2. Anpassung von Diagrammen 3. Einführung in Seaborn 4. Erstellung einfacher Diagramme (Linien-, Balken-, Streudiagramm, Histogramm) - Bibliothek Pandas 1. Auswahl und Filterung von Daten 2. Behandlung fehlender Daten 3. Datenstrukturen Series und DataFrame 4. Operationen mit DataFrames (Zusammenführen, Verknüpfen, Aneinanderreihen) 5. Gruppierungsoperationen
Grundlagen der Datenanalyse	20 %	- Datenerhebung und -aufbereitung 1. Vorgänge zum Import und Export von Daten 2. Datenquellen und Erhebungsmethoden 3. Grundlagen der Datenbereinigung und Vorverarbeitung - Einführung in die Datenanalyse 1. Konzepte und Fachbegriffe der Datenanalyse 2. Lebenszyklus des Datenanalyseprozesses 3. Datentypen (strukturiert, unstrukturiert, halbstrukturiert)
Python-Programmierung für die Datenanalyse	30 %	- Python-Datentypen und -Strukturen 1. Listen, Tupel, Wörterbücher, Mengen 2. Umwandlung von Datentypen 3. Zahlen, Zeichenketten, Wahrheitswerte - Dateiverarbeitung 1. Schreiben in Dateien 2. Lesen aus Dateien (Text, CSV) 3. Kontextmanager (with-Anweisung) - Ablaufsteuerung und Funktionen 1. Schleifen (for, while) 2. Definition von Funktionen und Parameter 3. Rückgabewerte und Gültigkeitsbereich 4. Bedingte Anweisungen (if, elif, else)

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

1. Which metric is most appropriate for evaluating the accuracy of a classification model?

A) Mean squared error
B) Confusion matrix
C) Precision
D) R-squared

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

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

3. Which of the following would best validate the uniqueness of a primary key in a Pandas DataFrame?

A) df['id'].fillna()
B) df['id'].isnull().sum()
C) df['id'].nunique()
D) df['id'].duplicated().any()

4. Which methods can be used to validate data types and structure in a Pandas DataFrame?
(Choose two)

A) df.info()
B) df.dtypes
C) df.to_csv()
D) df.memory_usage()

5. Which practices are considered part of professional Python scripting standards?
(Choose two)

A) Using consistent indentation and naming conventions
B) Avoiding use of modules and libraries
C) Including in-line comments and docstrings
D) Avoiding error handling to keep code clean

Fragen und Antworten:

1. Frage Antwort: C

2. Frage Antwort: A

3. Frage Antwort: D

4. Frage Antwort: A,B

5. Frage Antwort: A,C