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

Prüfungscode: PCAD-31-02

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

Aktualisiert Zeit: 04-10-2026

Nummer: 146 Fragen und Antworten

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Über Python Institute PCAD-31-02 Prüfungen echte Fragen

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Die PCAD-31-02 Prüfung auf die geeigneteste Weise vorbereiten

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Python Institute PCAD-31-02 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Datenvisualisierung und Vermittlung von Ergebnissen15%- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
  • 1. Anpassung und Gestaltung
  • 2. Heatmaps, Paardiagramme und Korrelationsmatrizen
  • 3. Linien-, Balken-, Streu-, Histogramm- und Box-Diagramme
- Datenbasierte Berichterstellung und Darstellung von Erkenntnissen
  • 1. Techniken zur schriftlichen und mündlichen Präsentation
  • 2. Strukturierung von Erkenntnissen und Schlussfolgerungen
- Grundsätze und bewährte Verfahren der Visualisierung
  • 1. Zielgruppenorientierte Darstellung
  • 2. Auswahl geeigneter Diagrammtypen
  • 3. Farbgebung, Layout und Übersichtlichkeit
Datenmodellierung und Grundlagen des maschinellen Lernens20%- Modellleistung und Optimierung
  • 1. Grundlagen der Abstimmung von Hyperparametern
  • 2. Genauigkeit, Präzision, Trefferquote, F1-Wert
  • 3. Überanpassung, Unteranpassung und Generalisierung
- Grundlagen des überwachten Lernens
  • 1. Klassifizierung: logistische Regression, k-NN, Entscheidungsbäume
  • 2. Modelltraining, -prüfung und -bewertung
  • 3. Regression: linear, multivariat, polynomial
SQL und Integration von Datenbanken10%- SQL-Abfragen
  • 1. Unterabfragen und Filterung
  • 2. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, Aggregationsfunktionen
- Konzepte relationaler Datenbanken
  • 1. Tabellen, Schlüssel, Beziehungen und Normalisierung
- Verbindung zwischen Python und Datenbanken
  • 1. Ausführen von Abfragen und Abrufen von Ergebnissen
  • 2. Verbindung zu SQLite, MySQL oder PostgreSQL
  • 3. Fehlerbehandlung und bewährte Verfahren
Datenexploration und statistische Analyse25%- Explorative Datenanalyse
  • 1. Erkennung von Mustern, Trends und Ausreißern
  • 2. Grundlagen der Merkmalsauswahl und Dimensionsreduktion
- Beschreibende Statistik
  • 1. Maße der zentralen Tendenz und Streuung
  • 2. Häufigkeitsverteilungen und Perzentile
  • 3. Korrelations- und Kovarianzanalyse
- Schließende Statistik
  • 1. Statistische Signifikanz und Interpretation
  • 2. Wahrscheinlichkeitskonzepte und Verteilungen
  • 3. Hypothesentests und Konfidenzintervalle
Datenerfassung und Vorverarbeitung30%- Datenbereinigung und Validierung
  • 1. Techniken zur Qualitätssicherung und Validierung
  • 2. Datenstandardisierung und -umformung
  • 3. Behandlung fehlender, doppelter und ungültiger Werte
- Datenerfassung, Integration und Speicherung
  • 1. Datenintegration und Zusammenführung
  • 2. Methoden und Quellen der Datenerfassung
  • 3. Datenformate und Speichersysteme
- Datenvorbereitung mit Pandas und NumPy
  • 1. Indizierung, Filterung, Sortierung und Gruppierung
  • 2. Umstrukturierung und Aggregation von Daten
  • 3. Datenstrukturen: Series, DataFrame, ndarray

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

Frage #1

How would you extract the last three rows of a DataFrame df using position-based indexing?

  • A. df.tail(3)
  • B. df.iloc[-3:]
  • C. df[-3]
  • D. df.loc[-3:]
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Antwort: B  🗳️

Frage #2

Which Python tool or library is best suited for retrieving data from HTML tables on web pages?

  • A. pandas.read_html()
  • B. math
  • C. sqlalchemy
  • D. re
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Antwort: A  🗳️

Frage #3

What is the key difference between the .iloc[] and .loc[] accessors when working with Series or DataFrames?

  • A. .iloc[] allows label-based selection
  • B. .loc[] can only be used on Series
  • C. .loc[] does not allow slicing
  • D. .iloc[] is position-based, while .loc[] is label-based
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Antwort: D  🗳️

Frage #4

Which storage system is best suited for storing and retrieving large volumes of unstructured data, such as images or logs?

  • A. Data cubes
  • B. Object storage systems
  • C. Relational databases
  • D. In-memory databases
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Antwort: B  🗳️

Frage #5

What is the primary purpose of using annotations in a data visualization?

  • A. To enhance interactivity in static plots
  • B. To replace the need for axes
  • C. To highlight important data points and provide contextual information
  • D. To ensure faster rendering in large datasets
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Antwort: C  🗳️

793 KundenrezensionenNeueste Kommentare

Waldemar - 

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Allofs - 

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Blechen - 

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Hansi - 

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