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Cuestionar #1
¿Por qué es importante la normalización de datos en el preprocesamiento de datos?
A. Ayuda a aumentar el tamaño del conjunto de datos
B. Asegura que todas las características tengan la misma escamas
C. hace que los datos sean difíciles de interpretar
D. ralentiza el proceso de análisis de datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #2
¿Cuál de las siguientes bibliotecas de Python se usa comúnmente para la manipulación y análisis de datos?
A. Pandascorrect
B. matplotlib
C. Numpy
D. Scikit-Learn
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #3
¿Qué medida de tendencia central está influenciada por valores atípicos en un conjunto de datos?
A. Correcto
B. Mediana
C. Modo
D. rango
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #4
¿Cuál es el propósito del preprocesamiento de datos en un flujo de trabajo de análisis de datos?
A. para hacer que los datos sean más difíciles de analizar
B. para eliminar el ruido y la información irrelevante correcta
C. para aumentar la complejidad computacional
D. para ralentizar el proceso de análisis de datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #5
Cuando se trata de datos faltantes en un conjunto de datos, ¿cuál es un enfoque común para manejarlo?
A. Llenarse los valores faltantes con la media de la columna correcta
B. Eliminar toda la fila con datos faltantes
C. llenar los valores faltantes con un número aleatorio
D. ignorando los valores faltantes
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #6
¿Cuál de los siguientes no es una herramienta comúnmente utilizada para la adquisición de datos y el preprocesamiento?
A. Python
B. SQL
C. Excel
D. cuadroucorriendo
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #7
¿Cuál es el propósito principal de la visualización de datos en el campo del análisis de datos?
A. Para hacer que los datos parezcan visualmente atractivos
B. comunicar ideas y tendencias en los datos efectivamente correcta
C. para confundir a la audiencia con cuadros complejos
D. simplemente representar datos sin ningún análisis
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #8
¿Qué mide la asimetría en una distribución de datos?
A. DISPRESIÓN DE LOS DATOS
B. Simetría de la corrección de datos
C. desviación de la media
D. curtosis de los datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #9
¿Cuál es el propósito principal de la normalización de datos en el análisis de datos?
A. Identificar valores atípicos en el conjunto de datos
B. Para garantizar el formato de archivo consistentE
C. Para eliminar los valores faltantes del conjunto de datos
D. para escalar variables para una comparación más fácil
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #10
¿Cuál de las siguientes métricas se usa comúnmente para evaluar los modelos de clasificación en análisis de datos?
A. Error al cuadrado medio
B. Curva de características operativas del receptor (ROC)
C. R-cuadrado
D. precisión correcta
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #11
¿Cuál es el proceso de combinar datos de múltiples fuentes en una visión única y coherente llamada?
A. Visualización de datos
B. Integración de datos corrección
C. Limpieza de datos
D. Transformación de datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #12
Un cliente solicita un resumen de las ventas de productos agrupadas por categoría. ¿Qué función de pandas debes usar?
A. agregado ()
B. Groupby ()
C. sort_values ()
D. Pivot_table ()
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #13
En Python, ¿cuál es el resultado de 2 ** 3?
A. 6
B. 5
C. 8 corrección
D. 4
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #14
¿Cuál de los siguientes es cierto sobre los argumentos de la función de Python?
A. Python admite argumentos nombrados pero no argumentos predeterminados
B. Python admite argumentos predeterminados pero no argumentos de longitud variable
C. Python admite argumentos predeterminados, argumentos nombrados y argumentos de longitud variable corrección
D. Python no admite argumentos de funciones
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #15
¿Qué técnica se usa comúnmente en el aprendizaje automático para dividir un conjunto de datos en conjuntos de capacitación y prueba?
A. aleatorización
B. Normalización
C. codificación única
D. Corrección de prueba de trenes Correctas
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #16
¿Cuál es el propósito de la adquisición de datos en el contexto del análisis de datos?
A. recopilar datos de varias fuentes correctas
B. Preparación de datos para la visualización
C. Análisis de patrones de datos
D. Presentar los resultados de los datos
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #17
¿Cuál es la forma correcta de comentar una sola línea de código en Python?
A. // Este es un comentario
B. / * Este es un comentario * /
C. # Esto es una corrección de comentarios
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #18
¿Cuál de los siguientes no es un método común para la adquisición de datos?
A. raspado web
B. Preprocesamiento de datos Correcto
C. Integración de API
D. consultas de bases de datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #19
¿Cuáles son las diferencias entre DataFrame y Series en Pandas? (Seleccione tres.)
A. Un marco de datos tiene múltiples columnas; Una serie tiene unA
B. Una serie es unidimensional; Un marco de datos es bidimensional
C. Una serie solo puede almacenar enteros
D. A DataFrame usa índices de fila y columna; Una serie usa un solo índicE
E. Una serie no puede almacenar cuerdas
Ver respuesta
Respuesta correcta: ABD
Cuestionar #20
¿Cuál de las siguientes es una ventaja de usar Seaborn para la visualización de datos en Python?
A. Opciones de personalización limitadas
B. Interfaz de alto nivel para crear una trama atractiva
C. Velocidad de renderización lenta
D. Compatibilidad limitada con otras bibliotecas
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #21
En el preprocesamiento de datos, ¿cuál es el propósito de la limpieza de datos?
A. Eliminar valores faltantes y duplicateCorrect
B. Transformar datos en un formato utilizable
C. Calcular estadísticas de resumen
D. Visualización de patrones de datos
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #22
¿Cuál de los siguientes no es un método comúnmente utilizado para el preprocesamiento de datos?
A. Limpieza de datos
B. Integración de datos
C. Visualización de datos corrección
D. Transformación de datos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #23
¿Cuál es la salida del siguiente fragmento de código Python? `` `Python Print (5/2)` `` `` `` `` `` `` `` ``
A. 2
B. 2
C. 2
D. 2
Ver respuesta
Respuesta correcta: A
Cuestionar #24
¿Qué función en pandas se usa para crear una gráfica de línea a partir de un marco de datos?
A. plot () correcto
B. dispersión ()
C. Boxplot ()
D. Hist ()
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #25
¿Qué algoritmo de aprendizaje automático se usa comúnmente para agrupar el modelado de datos?
A. Árbol de decisión
B. K-meanscorrect
C. regresión lineal
D. bosque aleatorio
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #26
¿Cuál es el propósito del análisis de regresión en el análisis estadístico?
A. para resumir los datos
B. para determinar la relación de causa y efecto
C. para identificar las tendencias con el tiempo
D. para calcular las probabilidades
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #27
¿Cuál es el propósito de un intervalo de confianza en el análisis estadístico?
A. para determinar el nivel de significación de una prueba de hipótesis
B. estimar el rango dentro del cual es probable que el parámetro de la población caiga correcto
C. para calcular el valor p de una prueba estadística
D. identificar valores atípicos en un conjunto de datos
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #28
¿Cuál de los siguientes no es un nombre variable válido en Python?
A. my_var
B. myvar
C. 1_varcorrección
D. _var
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #29
¿Cuál es el objetivo del modelado de datos en el campo del análisis de datos?
A. para organizar datos
B. Analizar datos
C. hacer predicciones basadas en datacorrect
D. para limpiar los datos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #30
¿Qué indica el coeficiente de correlación (R) positivo de Pearson?
A. No hay relación entre variables
B. una correlación negativa débil débil
C. Una fuerte correlación positiva
D. una relación inversa
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Respuesta correcta: C

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