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試験コード:PCAD-31-02

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

認証ベンダー:Python Institute

最近更新時間:2026-08-05

問題と解答:全146問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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PCAD-31-02 PDF版

PCAD-31-02 PDF
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PCAD-31-02 オンライン版

PCAD-31-02 Online Test Engine
  • 学習を簡単に、便利オンラインツール
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  • すべてのWebブラウザをサポート
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PCAD-31-02 ソフト版

PCAD-31-02 Testing Engine
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Python Institute PCAD-31-02 試験概要:

認定ベンダー:Python Institute
試験名:Python Institute Pythonによるデータアナリスト準資格認定試験
試験番号:PCAD-31-02
認定の有効期間:6年間
対応言語:English, Japanese, Spanish, German, French
関連資格:PCEP – Pythonプログラミング入門資格認定
PCAP – Pythonプログラミング準資格認定
PCED – Pythonエンジニアリング準資格認定
試験形式:単一選択式問題, 複数選択式問題
出題数:48
合格点:75%
試験時間:60 minutes
受験料:$195 USD
推奨トレーニング:PCAD 公式試験範囲と学習リソース
Edube インタラクティブ学習プラットフォーム
受験申し込み:Python Institute 公式登録ページ
サンプル問題:Python Institute PCAD-31-02 サンプル問題
受験方法:オンライン監督付き受験、または認定試験会場での受験
前提条件:受験に必須の前提資格はなし。推奨条件:PCAP – Pythonプログラミング準資格認定または同等の知識、統計学およびデータ分析に関する基礎的な理解
公式シラバスのURL:https://pythoninstitute.org/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: SQLおよびデータベースとの連携10%- Pythonとデータベースの接続
  • 1. クエリの実行と結果の取得
  • 2. エラー処理と推奨される実装方法
  • 3. SQLite、MySQL、PostgreSQLへの接続
- SQLによるデータの抽出・操作
  • 1. 副問い合わせと条件による絞り込み
  • 2. SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、集計関数
- リレーショナルデータベースの基礎概念
  • 1. テーブル・キー・リレーション・正規化
トピック 2: データモデリングと機械学習の基礎20%- 教師あり学習の基礎
  • 1. モデルの学習・検証・評価
  • 2. 回帰分析:単回帰、重回帰、多項式回帰
  • 3. 分類手法:ロジスティック回帰、k-NN、決定木
- モデルの性能評価と最適化
  • 1. 過学習・未学習と汎化性能
  • 2. ハイパーパラメータ調整の基礎
  • 3. 正解率・適合率・再現率・F値
トピック 3: データの探索と統計解析25%- 記述統計
  • 1. 代表値とばらつきの指標
  • 2. 相関分析と共分散分析
  • 3. 度数分布とパーセンタイル
- 推測統計
  • 1. 統計的有意性と結果の解釈
  • 2. 仮説検定と信頼区間
  • 3. 確率の基礎概念と確率分布
- 探索的データ解析
  • 1. 特徴量選択と次元削減の基礎
  • 2. パターン・傾向・外れ値の把握
トピック 4: データの取得と前処理30%- データの収集・統合・保存
  • 1. データの統合と結合
  • 2. データ形式と保存システム
  • 3. データの収集手法と情報源
- データのクレンジングと妥当性確認
  • 1. データの標準化と変換
  • 2. 欠損値・重複値・無効値の処理
  • 3. 品質保証と妥当性確認の手法
- PandasおよびNumPyによるデータの準備
  • 1. データの形状変更と集計処理
  • 2. インデックス操作・抽出・並べ替え・グループ化
  • 3. データ構造:Series、DataFrame、ndarray
トピック 5: データの可視化と分析結果の伝達15%- データに基づくストーリーテリングと報告書作成
  • 1. 文書および口頭での発表手法
  • 2. 分析結果と結論の構成方法
- 可視化の原則と実践的な手法
  • 1. 対象者に合わせた結果の提示
  • 2. 目的に応じたグラフの選択
  • 3. 配色・レイアウト・視認性の確保
- MatplotlibおよびSeabornによる可視化
  • 1. 表示形式の調整とスタイル設定
  • 2. 折れ線グラフ・棒グラフ・散布図・ヒストグラム・箱ひげ図
  • 3. ヒートマップ・ペアプロット・相関行列

Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題:

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

A) ignore_index
B) suffixes
C) on
D) dropna


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

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


3. Which data collection method is most appropriate when gathering opinions from a target audience at scale?

A) Surveys
B) Sensor logs
C) Web scraping
D) Transactional data


4. What is the primary purpose of using annotations in a data visualization?

A) To replace the need for axes
B) To enhance interactivity in static plots
C) To ensure faster rendering in large datasets
D) To highlight important data points and provide contextual information


5. Which technique would be most appropriate to handle missing numerical values in a dataset intended for machine learning?

A) Replacing with NULL
B) Dropping all columns
C) Filling with random values
D) Imputation using mean or median


質問と回答:

質問 # 1
正解: B、C
質問 # 2
正解: A、C
質問 # 3
正解: A
質問 # 4
正解: D
質問 # 5
正解: D

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先日、PCAD-31-02認定資格を取りました。収録問題は9割程度、出題されました。
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引き継ぎよろしくお願いします。

Takashima

模擬試験の内容は大体90%以上に出題されました。感心しました。JPTestKingの皆様のおかげです。ありがとうございました。

大村**

最初はちょっと不安もありましたが、実際の試験はびっくりするぐらい模擬にそっくりです。
無事合格することができました。本当にありがとうございました。

Mizusawa

今日PCAD-31-02試験を受けて、合格しました。経験がなくてもこの本があれば合格できると思います。
アフターサービスの担当者の言う通り、内容をすべて暗記すればokです。お教え いただき、助かりました。
ありがとうございました。

市川**

9.4 / 10 - 605

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