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Python Institute Certification PCAD-31-02

PCAD-31-02

Exam Code: PCAD-31-02

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

Aktulisiert: 19-08-2026

Nummer: 146 Q&As

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Python Institute PCAD-31-02 Prüfungsthemen:

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

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

1. Which operation would most efficiently apply element-wise multiplication to two NumPy arrays of equal size?

A) numpy.outer()
B) array1.dot(array2)
C) numpy.matrix()
D) array1 * array2


2. What distinguishes structured data from unstructured data in the context of data modeling and storage?

A) Unstructured data cannot be stored or analyzed
B) Structured data cannot be stored in databases
C) Structured data follows a consistent schema or format
D) Unstructured data contains only numeric values


3. Which operations are valid and commonly used on Python lists during data transformation tasks?
(Choose two)

A) Key-value mapping
B) Index-based iteration
C) Slicing
D) Append


4. Which method in the pandas library allows efficient loading of large datasets in chunks to conserve memory?

A) fetch_chunks()
B) import_csv()
C) read_csv(chunksize=...)
D) load_dataset()


5. What is the primary reason for converting all categorical labels to lowercase during the data cleaning process?

A) To avoid treating the same category as different due to case differences
B) To improve data visualization aesthetics
C) To make string comparison operations slower
D) To reduce memory usage in the dataset


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: D
2. Frage
Antwort: C
3. Frage
Antwort: C,D
4. Frage
Antwort: C
5. Frage
Antwort: A

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