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Reviews  Neueste Kommentare
Ich bestand PCAD-31-02 mühlos. Nachdem ich die PDF Materialien von IT-Prüfung benutzt habe, bemerke ich, dass IT-Prüfung ist eine professionelle Webseite, wo allen Kandidaten gute Prüfungsmaterialien bietet. Vielen Dank!

Goebbels

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Python Institute Certification PCAD-31-02

PCAD-31-02 deutsch prüfung

Exam Code: PCAD-31-02

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

Aktulisiert: 02-08-2026

Nummer: 146 Q&As

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Python Institute PCAD-31-02 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Datenerfassung und Vorverarbeitung30%- Datenerfassung, Integration und Speicherung
  • 1. Methoden und Quellen der Datenerfassung
  • 2. Datenintegration und Zusammenführung
  • 3. Datenformate und Speichersysteme
- Datenbereinigung und Validierung
  • 1. Datenstandardisierung und -umformung
  • 2. Behandlung fehlender, doppelter und ungültiger Werte
  • 3. Techniken zur Qualitätssicherung und Validierung
- Datenvorbereitung mit Pandas und NumPy
  • 1. Indizierung, Filterung, Sortierung und Gruppierung
  • 2. Datenstrukturen: Series, DataFrame, ndarray
  • 3. Umstrukturierung und Aggregation von Daten
Thema 2: Datenvisualisierung und Vermittlung von Ergebnissen15%- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
  • 1. Linien-, Balken-, Streu-, Histogramm- und Box-Diagramme
  • 2. Heatmaps, Paardiagramme und Korrelationsmatrizen
  • 3. Anpassung und Gestaltung
- 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. Farbgebung, Layout und Übersichtlichkeit
  • 3. Auswahl geeigneter Diagrammtypen
Thema 3: Datenmodellierung und Grundlagen des maschinellen Lernens20%- Modellleistung und Optimierung
  • 1. Überanpassung, Unteranpassung und Generalisierung
  • 2. Genauigkeit, Präzision, Trefferquote, F1-Wert
  • 3. Grundlagen der Abstimmung von Hyperparametern
- Grundlagen des überwachten Lernens
  • 1. Regression: linear, multivariat, polynomial
  • 2. Klassifizierung: logistische Regression, k-NN, Entscheidungsbäume
  • 3. Modelltraining, -prüfung und -bewertung
Thema 4: Datenexploration und statistische Analyse25%- Beschreibende Statistik
  • 1. Korrelations- und Kovarianzanalyse
  • 2. Häufigkeitsverteilungen und Perzentile
  • 3. Maße der zentralen Tendenz und Streuung
- Schließende Statistik
  • 1. Wahrscheinlichkeitskonzepte und Verteilungen
  • 2. Hypothesentests und Konfidenzintervalle
  • 3. Statistische Signifikanz und Interpretation
- Explorative Datenanalyse
  • 1. Erkennung von Mustern, Trends und Ausreißern
  • 2. Grundlagen der Merkmalsauswahl und Dimensionsreduktion
Thema 5: SQL und Integration von Datenbanken10%- Konzepte relationaler Datenbanken
  • 1. Tabellen, Schlüssel, Beziehungen und Normalisierung
- 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
- SQL-Abfragen
  • 1. SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, Aggregationsfunktionen
  • 2. Unterabfragen und Filterung

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

1. Which packages are most commonly used together in a data science workflow for data manipulation and visualization?
(Choose two)

A) NumPy
B) Pygame
C) pandas
D) flask


2. What is the main purpose of validating a dataset before applying statistical analysis?

A) To generate more columns from the dataset
B) To visualize patterns more clearly
C) To ensure the dataset meets expected quality and structure
D) To sort the data alphabetically


3. Which methods are typically used to assess relationships between variables in exploratory data analysis?
(Choose two)

A) Box plots
B) Correlation matrix
C) Histogram analysis
D) Scatter plots


4. Which refinements are typically used to enhance clarity and presentation quality in visualizations?
(Choose two)

A) Disabling grid lines in all cases
B) Adding descriptive axis labels
C) Customizing tick labels
D) Avoiding color entirely


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

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


Fragen und Antworten:

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

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