Python Institute PCAD-31-02 試験概要:
| 認定ベンダー: | Python Institute |
|---|---|
| 試験名: | Python Institute 認定 Associate データアナリスト with Python (PCAD-31-02) |
| 試験番号: | PCAD-31-02 |
| 受験料: | $295 USD |
| 合格点: | 70% |
| 対応言語: | 英語 |
| 関連資格: | PCAP - Certified Associate in Python Programming PCEP - Certified Entry-Level Python Programmer |
| 出題数: | 40 |
| 試験時間: | 65 分 |
| 認定の有効期間: | 有効期限なし(生涯有効) |
| 試験形式: | 択一選択, 複数選択, 空欄補充, コード補完 |
| サンプル問題: | Python Institute PCAD-31-02 サンプル問題 |
| 受験方法: | Pearson VUE の試験センターを通じたオンライン監督試験 |
| 前提条件: | PCEP 認定は推奨されていますが、必須ではありません。Python の基礎的なプログラミング知識が求められます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://pythoninstitute.org/certifications/pcad |
Python Institute PCAD-31-02 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: データ分析のための Python プログラミング | 30% | - Python のデータ型と構造
|
| トピック 2: 実践的データ分析プロジェクト | 20% | - データ分析ワークフロー
|
| トピック 3: データ分析の基礎 | 20% | - データ分析入門
|
| トピック 4: Python ライブラリを用いたデータの取り扱い | 30% | - データ可視化
|
Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題:
問題 #1
What is the outcome of the following code?
data = [5, 10, 15]
result = [x**2 for x in data if x > 5]
print(result)
A. [100, 225]
B. [10, 15]
C. [25, 100, 225]
D. [25, 100]
問題 #2
What does a Pearson correlation coefficient value of -0.9 imply about the relationship between two numerical variables?
A. No correlation
B. A moderate non-linear association
C. A weak positive relationship
D. A strong negative linear relationship
問題 #3
What does the describe() method in Pandas provide when applied to a numerical DataFrame column?
A. A normalized version of the data column
B. Basic descriptive statistics such as count, mean, and quartiles
C. A histogram of the data distribution
D. Only the standard deviation of the data
問題 #4
Which type of regression is most appropriate when the response variable is categorical, such as predicting customer churn (Yes/No)?
A. Polynomial regression
B. Logistic regression
C. Decision tree regression
D. Linear regression
問題 #5
Which method allows you to detect and remove rows with duplicate values across all columns in a Pandas DataFrame?
A. DataFrame.nunique()
B. DataFrame.drop_duplicates()
C. DataFrame.unique()
D. DataFrame.remove_duplicates()
解説:
| 問題 #1 正解: A | 問題 #2 正解: D | 問題 #3 正解: B | 問題 #4 正解: B | 問題 #5 正解: D |














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