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Python Institute PCAD-31-02

PCAD-31-02

試験コード:PCAD-31-02

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

最近更新時間:2026-09-04

問題と解答:全146問

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価格: ¥6599 
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Python Institute PCAD-31-02 試験シラバストピック:

セクション比重目標
Python ライブラリを用いたデータの取り扱い30%- NumPy の基礎
  • 1. 基本的な統計関数
  • 2. NumPy 配列と操作
  • 3. ベクトル化された操作
  • 4. 配列のインデックス付けとスライス
- データ可視化
  • 1. Seaborn の入門
  • 2. Matplotlib の基礎
  • 3. プロットのカスタマイズ
  • 4. 基本的なグラフの作成(line、bar、scatter、histogram)
- Pandas ライブラリ
  • 1. 欠損データの処理
  • 2. データの選択とフィルタリング
  • 3. Series と DataFrame の構造
  • 4. GroupBy 操作
  • 5. DataFrame の操作(merge、join、concat)
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
  • 1. 問題定義
  • 2. 分析とモデリング
  • 3. データの探索とクレンジング
  • 4. 結果の解釈と発表
- 探索的データ分析(EDA)
  • 1. 相関分析
  • 2. データ分布の分析
  • 3. 記述統計の算出
  • 4. パターンの特定
データ分析の基礎20%- データ収集と準備
  • 1. データソースと取得方法
  • 2. データのインポート/エクスポート操作
  • 3. データクレンジングと前処理の基礎
- データ分析入門
  • 1. データの種類(構造化、非構造化、半構造化)
  • 2. データ分析の概念と用語
  • 3. データ分析プロセスのライフサイクル
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
  • 1. 数値、文字列、ブール値
  • 2. リスト、タプル、辞書、セット
  • 3. データ型の変換
- ファイル操作
  • 1. ファイルへの書き込み
  • 2. ファイルからの読み取り(テキスト、CSV)
  • 3. コンテキストマネージャー(with 文)
- 制御フローと関数
  • 1. 戻り値とスコープ
  • 2. 関数の定義とパラメータ
  • 3. ループ(for、while)
  • 4. 条件文(if、elif、else)

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

問題 #1

Which term best describes the process of combining customer data from multiple systems into a single unified dataset?

A. Data binning
B. Data integration
C. Data normalization
D. Data warehousing


問題 #2

Which practices enhance both readability and professionalism in spreadsheet formatting?
(Choose two)

A. Aligning column headers to the left
B. Using uniform date formats across columns
C. Applying consistent font and cell styling
D. Centering all data regardless of type


問題 #3

Which of the following correctly demonstrates the use of parameterized queries using Python's sqlite3 module?

A. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id)
B. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id)
C. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
D. cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ':id'", {'id': user_id})


問題 #4

Which method is best suited to transform inconsistent entries such as "N/A", "missing", and empty strings into a standard missing value representation in a Pandas DataFrame?

A. df.sort_values()
B. df.dropna()
C. df.rename()
D. df.replace()


問題 #5

What is a key advantage of using the Parquet file format over CSV in large-scale data pipelines?

A. Parquet stores data in plain text, making it human-readable
B. Parquet files can only be used with Excel
C. Parquet supports schema evolution and columnar storage
D. Parquet offers row-based compression


解説:

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

関連する認定
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Python Institute PCED
レビュー
二回目でようやくPCAD-31-02試験に合格することができました。とても嬉しいです。初回他社の資料を使って、あんまり効果が出なかった。貴社に出会えて本当に良かったです。心から感謝します。

椎名**  5 starts

PCPP-32-101に続き、PCAD-31-02もこの問題集一つで完結しました。PCAD-31-02を3周して分からないことをしっかり理解していく。合格しました。TopExamのおかげです。

Satoh  5 starts

Python Instituteさんの問題集は解説が丁寧で理解が助かります。PCAD-31-02本番試験に無事合格いたしました。

武田**  5 starts

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