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

  • 시험 번호/코드: PCAD-31-02
  • 시험 이름: Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)
  • 업데이트: 2026-11-04
  • Q&As: 146 문항

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Python Institute PCAD-31-02 시험 요강 주제:

섹션비중목표
주제 1: 데이터 분석을 위한 Python 프로그래밍30%- Python 데이터 타입 및 구조
  • 1. 리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트
  • 2. 데이터 타입 변환
  • 3. 숫자, 문자열, 불리언
- 파일 작업
  • 1. 파일 읽기 (텍스트, CSV)
  • 2. 컨텍스트 관리자 (with 문)
  • 3. 파일 쓰기
- 제어 흐름 및 함수
  • 1. 조건문 (if, elif, else)
  • 2. 함수 정의 및 매개변수
  • 3. 반환값 및 범위
  • 4. 반복문 (for, while)
주제 2: Python 라이브러리를 활용한 데이터 작업30%- Pandas 라이브러리
  • 1. DataFrame 작업 (merge, join, concat)
  • 2. 결측치 처리
  • 3. Series 및 DataFrame 구조
  • 4. 데이터 선택 및 필터링
  • 5. GroupBy 작업
- 데이터 시각화
  • 1. 플롯 사용자 정의
  • 2. Seaborn 소개
  • 3. Matplotlib 기초
  • 4. 기본 차트 생성 (선, 막대, 산점도, 히스토그램)
- NumPy 기초
  • 1. 배열 인덱싱 및 슬라이싱
  • 2. 벡터화 연산
  • 3. 기초 통계 함수
  • 4. NumPy 배열 및 연산
주제 3: 응용 데이터 분석 프로젝트20%- 탐색적 데이터 분석 (EDA)
  • 1. 데이터 분포 분석
  • 2. 기술 통계 계산
  • 3. 상관관계 분석
  • 4. 패턴 식별
- 데이터 분석 워크플로우
  • 1. 데이터 탐색 및 정제
  • 2. 분석 및 모델링
  • 3. 결과 해석 및 발표
  • 4. 문제 정의
주제 4: 데이터 분석 기초20%- 데이터 분석 개론
  • 1. 데이터 유형 (정형, 비정형, 반정형)
  • 2. 데이터 분석 프로세스 수명 주기
  • 3. 데이터 분석 개념 및 용어
- 데이터 수집 및 준비
  • 1. 데이터 정제 및 전처리 기초
  • 2. 데이터 소스 및 수집 방법
  • 3. 데이터 가져오기/내보내기 작업

최신 Python Institute Certification PCAD-31-02 무료샘플문제

문제 #1

What may occur if a model is evaluated using the same data it was trained on?

  • A. Overfitting
  • B. Data leakage
  • C. Underfitting
  • D. Overgeneralization
정답 보기  토론  0

정답: A  🗳️

문제 #2

When merging two Pandas DataFrames using a common key, which parameters are essential to ensure accurate and conflict-free results?
(Choose two)

  • A. suffixes
  • B. dropna
  • C. on
  • D. ignore_index
정답 보기  토론  0

정답: A,C  🗳️

문제 #3

You have a list of product prices, and you need to remove duplicate values while maintaining the fastest performance. Which core data structure should you use?

  • A. set
  • B. list
  • C. dictionary
  • D. tuple
정답 보기  토론  0

정답: A  🗳️

문제 #4

What is the best approach when comparing SQL NULL values with Python data during conditional checks?

  • A. Use == None directly in SQL queries
  • B. Use Python's None and SQL's IS NULL clause
  • C. Convert all NULL to string before comparison
  • D. Replace NULL with zero before importing
정답 보기  토론  0

정답: B  🗳️

문제 #5

What is the most appropriate way to ensure that a column used as a foreign key contains only valid references to a parent DataFrame in Pandas?

  • A. Use df.merge() with how='outer'
  • B. Use df.dropna() on the foreign key column
  • C. Use .isin() to compare the foreign key column against the parent key column
  • D. Use df.sort_values() to sort both columns before merging
정답 보기  토론  0

정답: C  🗳️

전체 30페이지 중 1페이지 보는 중.
전체 146문항 중 1-5문항 보는 중.

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1198 분의 상품리뷰 상품리뷰 (* 일부 내용이 비슷한 리뷰와 오래된 리뷰는 숨겨졌습니다.)

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