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Python Institute Certification PCAD-31-02

PCAD-31-02

考試編碼: PCAD-31-02

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

檢查更新時間: 2026-09-10

問題數量: 146 題

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Python Institute PCAD-31-02 考試大綱主題:

章節權重目標
主題 1: 資料取得與預處理30%- 資料清理與驗證
  • 1. 處理遺漏值、重複值與無效值
  • 2. 品質確保與驗證技術
  • 3. 資料標準化與轉換
- 運用 Pandas 與 NumPy 進行資料準備
  • 1. 資料結構:Series、DataFrame、ndarray
  • 2. 索引、篩選、排序與分組
  • 3. 資料重塑與彙整
- 資料收集、整合與儲存
  • 1. 資料收集方法與來源
  • 2. 資料格式與儲存系統
  • 3. 資料整合與合併
主題 2: 資料建模與機器學習基礎20%- 監督式學習基本概念
  • 1. 分類分析:邏輯迴歸、k-NN、決策樹
  • 2. 迴歸分析:線性、多元、多項式
  • 3. 模型訓練、測試與評估
- 模型效能與最佳化
  • 1. 過度擬合、低度擬合與泛化能力
  • 2. 超參數調校基礎
  • 3. 準確率、精確率、召回率、F1 分數
主題 3: 資料探索與統計分析25%- 探索性資料分析
  • 1. 特徵選取與維度縮減基礎
  • 2. 辨識資料模式、趨勢與異常值
- 敘述性統計
  • 1. 集中趨勢與離散程度指標
  • 2. 相關性與共變異數分析
  • 3. 次數分配與百分位數
- 推論性統計
  • 1. 統計顯著性與結果解讀
  • 2. 假設檢定與信賴區間
  • 3. 機率概念與機率分配
主題 4: SQL 與資料庫整合10%- Python 與資料庫連線
  • 1. 錯誤處理與開發最佳實務
  • 2. 執行查詢並擷取結果
  • 3. 連線至 SQLite、MySQL 或 PostgreSQL
- SQL 查詢語法
  • 1. 子查詢與條件篩選
  • 2. SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY 與彙總函式
- 關聯式資料庫概念
  • 1. 資料表、主外鍵、關聯性與正規化
主題 5: 資料視覺化與結果溝通15%- 運用 Matplotlib 與 Seaborn 進行視覺化
  • 1. 折線圖、長條圖、散佈圖、直方圖、箱型圖
  • 2. 客製化設定與視覺風格調整
  • 3. 熱力圖、成對關係圖與相關係數矩陣
- 視覺化原則與最佳實務
  • 1. 色彩配置、版面設計與清晰度
  • 2. 選擇合適的圖表類型
  • 3. 依受眾需求調整呈現方式
- 資料故事化與報告撰寫
  • 1. 書面與口頭報告技巧
  • 2. 建構分析見解與結論架構

最新的 Python Institute Certification PCAD-31-02 免費考試真題:

問題 #1

When working with relational databases in Python, what are key components required to establish and manage database connections?
(Choose all that apply)

A. Python's random module for generating keys
B. Cursor object for executing queries
C. Connection object to interface with the database
D. Database driver or module (e.g., sqlite3)


問題 #2

What result will the following Pandas expression return: df['Age'].notnull().all()?

A. Returns True if all values in 'Age' are NULL
B. Returns True if at least one value in 'Age' is not NULL
C. Returns the number of NULL values in 'Age'
D. Returns True if all values in 'Age' are not NULL


問題 #3

What is the primary advantage of using web scraping as a data collection method in business analytics?

A. It allows automation of data collection from public sources
B. It guarantees real-time data accuracy
C. It ensures compliance with privacy laws
D. It eliminates the need for data cleaning


問題 #4

What is the purpose of using df.loc[2:5, 'column1'] in a Pandas DataFrame?

A. Returns rows 2 to 4 in 'column1'
B. Returns a new DataFrame excluding 'column1'
C. Returns rows 2 through 5 in 'column1'
D. Returns the entire DataFrame


問題 #5

Which practices are essential to ensure a fair evaluation of a machine learning model's performance?
(Choose two)

A. Splitting data into training and test sets
B. Randomizing the test dataset labels
C. Using cross-validation to assess generalizability
D. Training on the entire dataset including test records


問題與答案:

問題 #1
答案: C,D
問題 #2
答案: D
問題 #3
答案: A
問題 #4
答案: C
問題 #5
答案: A,C

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