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Ich möchte ihnen sagen,dass ich die PCED-30-02 Prüfung mit guten Noten bestanden habe. Herzlichen Dank, IT-Prüfung!

Schacht

Es ist das erste Mal, die Zertifizierungsprüfung abzulegen. Ich bin ziemlich nervös. Aber ich bestand meine PCED-30-02 Prüfung ganz mühlos. Denn ich die PCED-30-02 Prüfungsmaterialien aus IT-Prüfung benutzte. Vielen Dank für ihre Hilfe.

Arnholz

Ich möchte IT-Prüfung verdanken, denn sie mir die wichtigsten Materialien für die PCED-30-02 Prüfung bietet. Sie ist wirklich ein guter Anbieter.

Artelt

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Python Institute PCED PCED-30-02

PCED-30-02 deutsch prüfung

Exam Code: PCED-30-02

Prüfungsname: PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python

Aktulisiert: 11-08-2026

Nummer: 52 Q&As

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Python Institute PCED-30-02 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Arbeiten mit Daten und Durchführen einfacher Analysen25%- Datenbeschaffung und Einlesen
  • 1. Lesen von Text-, CSV- und strukturierten Dateien
  • 2. Importieren von Daten aus externen Quellen
- Explorative Datenanalyse
  • 1. Erkennen von Mustern, Trends und Ausreißern
  • 2. Berechnen von Mittelwert, Median, Modus, Spannweite, Varianz und Standardabweichung
- Datenbereinigung und -aufbereitung
  • 1. Formatierung und Vereinheitlichung von Werten
  • 2. Filtern, Sortieren und Umformen von Daten
  • 3. Behandeln fehlender Werte, doppelter Einträge und Fehler
- Datenaggregation und Gruppierung
  • 1. Zusammenfassen und Gruppieren von Datensätzen
Einführung in Daten und Konzepte der Datenanalyse22.5%- Definition und Klassifizierung von Daten
  • 1. Rolle von Daten bei der Entscheidungsfindung und im Geschäftsleben
  • 2. Unterschied zwischen Daten, Informationen und Wissen
  • 3. Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Erkenntnisse
- Datenlebenszyklus und ethische Aspekte
  • 1. Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, Nutzung und Weitergabe von Daten
  • 2. Datenschutz, Datensicherheit, Verzerrungen und Fairness im Umgang mit Daten
- Datentypen und Messskalen
  • 1. Qualitative im Vergleich zu quantitativen Daten
  • 2. Nominale, ordinale, intervall- und verhältnisskalierte Merkmale
- Grundlegende statistische Konzepte
  • 1. Beschreibende im Vergleich zu schließender Statistik
  • 2. Grundgesamtheit, Stichprobe, Merkmal, Beobachtung
Grundlagen von Python für die Datenanalyse32.5%- Eingebaute Module für die Datenverarbeitung
  • 1. math, statistics, datetime, collections, csv
- Kern-Syntax und Datentypen von Python
  • 1. Listen, Tupel, Mengen, Wörterbücher
  • 2. Variablen, Zahlen, Zeichenketten, Wahrheitswerte
- Ablaufsteuerung und Funktionen
  • 1. Definieren und Aufrufen von Funktionen, Parameter, Rückgabewerte
  • 2. Bedingte Anweisungen, Schleifen, Iteration
  • 3. Grundlegende Ausnahmebehandlung
- Einführung in NumPy
  • 1. Felder, grundlegende Operationen, Indexierung, Ausschnittsbildung
Datenvisualisierung und Vermittlung von Ergebnissen20%- Interpretieren und Präsentieren von Ergebnissen
  • 1. Übersichtliche und präzise Darstellung von Ergebnissen
  • 2. Ableiten von Schlussfolgerungen und Erkenntnissen
- Erstellen einfacher Visualisierungen
  • 1. Verwenden von Text und einfachen Darstellungswerkzeugen
  • 2. Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme, Kreisdiagramme
- Grundsätze einer wirksamen Datenvisualisierung
  • 1. Auswahl geeigneter Diagrammtypen
  • 2. Klarheit, Einfachheit und Genauigkeit

Python Institute PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python PCED-30-02 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You are given the following list of daily step counts:
steps = [8230, 9020, 7640, 8760, 10020, 2546, 9817]
Your task is to calculate:
- the standard deviation of the step counts,
- the average rounded up to the nearest whole number, and
- the median of the step counts.
Which code snippet correctly performs all three tasks? Select the best answer.
import statistics

A) import math
print(statistics.variance(steps))
print(math.ceil(sum(steps) / len(steps)))
print(math.floor(statistics.median(steps)))
import statistics
B) import math
print(statistics.stdev(steps))
print(math.ceil(statistics.mean(steps)))
print(statistics.median(steps))
C) import math
print(statistics.stdev(steps))
print(round(math.mean(steps)))
print(math.median(steps))
import statistics
D) import math
print(math.stdev(steps))
print(statistics.mean(steps))
print(statistics.median(steps))
import statistics


2. You are reading a data.csvfile line by line. To prepare each line for formatting with f-strings, you need to remove extra whitespace and split the values by commas.
Which line should you insert to correctly clean and parse the input?

A) fields = line.split().strip(', ')
B) fields = line.replace(', ', '|').split('|')
C) fields = line.strip().split(', ')
D) fields = line.split(', ').trim()


3. You are reading a data.csvfile line by line. To prepare each line for formatting with f-strings, you need to remove extra whitespace and split the values by commas.
Which line should you insert to correctly clean and parse the input?

A) fields = line.split().strip(', ')
B) fields = line.replace(', ', '|').split('|')
C) fields = line.strip().split(', ')
D) fields = line.split(', ').trim()


4. Which task is traditionally or typically performed by a data analyst, and not by a data scientist or analytics specialist? Select the best answer.

A) Developing machine learning algorithms to predict user behavior.
B) Creating summary tables and charts to describe patterns in historical data.
C) Recommending pricing strategies using predictive modeling and A/B testing.
D) Designing a data pipeline to ingest and process real-time sensor data.


5. You are writing a function to validate battery voltage readings. The rules are:
- If the reading is "MISSING"or None, return "Missing".
- If the value is below 2.5or above 4.2, return "Outlier".
Otherwise, return "Normal".
Which version correctly implements this logic using the most robust conditional and nested structures? Select the best answer.

A)

B)

C)

D)


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: B
2. Frage
Antwort: C
3. Frage
Antwort: C
4. Frage
Antwort: B
5. Frage
Antwort: A

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