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Reviews  Neueste Kommentare
Mit diesem Lernmaterial bin ich gut vorbereitet für die Prüfung PCAD-31-02. Ich habe es gelernt und die Prüfung bestanden. Es ist auch sehr freundlich für die Benutzer. Vielen Dank!

Gruson

Vor einigen Monaten habe ich die Prüfung PCAD-31-02 bestanden. Ich beutzte die
Studienmaterialien aus IT-Prüfung. Ich werde in der letzten Woche die Prüfung PCPP-32-101 ablegen. Und ich benutze noch die Studienmaterialien von IT-Prüfung Python Institute für die Prüfungsvoebereitung.

Hampe

Ich habe meine Prüfung bei meinem ersten Versuch bestanden. Testaufgaben in diesem Studienmaterial haben mir sehr viel geholfen. Vielen Dank.

Acker

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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: 10-10-2026

Nummer: 146 Q&As

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Unsere Prüfungsunterlage zu Python Institute Certification PCAD-31-02(Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02))enthältet alle echten, originalen und richtigen Fragen und Antworten. Die Abdeckungsrate unserer Unterlage (PCAD-31-02 Fragen und Antworten) zu Python Institute Certification PCAD-31-02(Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02))ist normalerweise mehr als 98%.

Jedem, der die Prüfungsunterlagen und Software zu Python Institute Certification PCAD-31-02(Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)) von IT-Pruefung.com nutzt und die IT Zertifizierungsprüfungen nicht beim ersten Mal erfolgreich besteht, versprechen wir, die Kosten für das Prüfungsmaterial 100% zu erstatten.

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Online PCAD-31-02 Test Engine

Auf Windows/ Mac/ Android/ iOS (iPad, iPhone) sowie andere Betriebssysteme ist die Online Test Engine für PCAD-31-02 Fragenkataloge auch verwendbar, denn diese basiert auf der Software vom Web-Browser.

Python Institute PCAD-31-02 Prüfungsthemen:

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

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

Frage #1
When joining two tables in a relational database using SQL, which clause is used to specify the relationship between their columns?

A. JOIN ON
B. HAVING
C. GROUP BY
D. FROM


Frage #2
Why is it important to manage object identity correctly in complex data analysis pipelines?

A. It prevents reloading modules unnecessarily
B. It ensures type casting is consistently applied
C. It guarantees consistent hashing of string values
D. It avoids redundant copies and preserves shared state when required


Frage #3
Which practices help ensure secure and effective execution of SQL queries in Python scripts?
(Choose all that apply)

A. Employing parameterized statements for user-supplied data
B. Using string concatenation to insert variables into SQL
C. Using string formatting to build SQL queries dynamically
D. Wrapping SQL commands in try-except blocks


Frage #4
Which characteristics are commonly associated with cloud-based data storage solutions?

A. Elastic scalability
B. Requires dedicated local hardware
C. High availability and redundancy
D. Physical proximity to user machines


Frage #5
What is the primary reason to use .head() and .tail() methods in pandas when exploring datasets?

A. To delete missing values
B. To create visualizations
C. To preview the first and last few rows of data
D. To rename columns


Fragen und Antworten:

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

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