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질문 #1
데이터 수집 과정에서 데이터 통합의 목적은 무엇입니까?
A. 관련없는 데이터 제거
B. 여러 SourcesCorrect의 데이터 결합
C. 데이터를 범주로 정렬합니다
D. 데이터에 대한 통계 분석 수행
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정답: B
질문 #2
다음 중 전처리 단계에서의 데이터 정리의 예가 아닌 것은 무엇입니까?
A. 중복 항목 제거
B. 범주 형 데이터를 숫자 값으로 변환합니다
C. 결 측값 처리
D. 유효성 검사 검사없이 여러 소스에서 데이터를 집계합니다
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정답: D
질문 #3
다음 Python 라이브러리 중 데이터 분석 및 모델링에 일반적으로 사용되는 것은 무엇입니까?
A. 텐서 플로
B. matplotlib
C. numpycorrect
D. jango
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정답: C
질문 #4
두 연속변수 간의 관계를 파악하는 데 사용되는 통계 분석 기술은 무엇입니까?
A. t- 테스트
B. ANOVA
C. Pearson CorrelationCorrect
D. 카이-제곱 테스트
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정답: C
질문 #5
데이터 전처리 맥락에서 이상치 감지란 무엇입니까?
A. Datacorrect에서 극단적 인 값 또는 이상을 식별합니다
B. 데이터의 긍정적 인 추세를 강조합니다
C. 미래의 결과를 예측하기위한 데이터 분석
D. 사전 정의 된 기준에 따라 데이터 정렬
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정답: A
질문 #6
두 연속 변수 사이의 관계를 보여주는 데 가장 적합한 플롯 유형은 무엇입니까?
A. 막대 차트
B. 라인 플롯
C. Scatter PlotCorrect
D. 파이 차트
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정답: C
질문 #7
데이터 분석에서 통계 분석의 주요 목적은 무엇입니까?
A. 데이터 구성
B. 데이터를 시각화합니다
C. Datacorrect에서 결론을 도출합니다
D. 데이터 수집
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정답: C
질문 #8
데이터 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 기술은 무엇입니까?
A. 혼란 매트릭스 코르 렉스
B. 히스토그램
C. 산란 플롯
D. 라인 차트
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정답: A
질문 #9
Python에서 문자열에 'split()' 메서드를 호출하면 어떤 작업이 수행되나요?
A. 여러 줄을 함께 합류합니다
B. 지정된 DelimiterCorrect를 기반으로 문자열을 목록으로 나눕니다
C. 문자열의 문자를 뒤집습니다
D. 문자열에서 모든 공간을 제거합니다
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정답: B
질문 #10
Python에서 고급 통계 시각화를 만드는 데 가장 적합한 라이브러리는 무엇입니까?
A. Numpy
B. matplotlib
C. 씨발
D. 팬더
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정답: C
질문 #11
데이터 시각화에 대시보드를 사용하는 주요 이점은 무엇입니까?
A. 대시 보드는 복잡한 데이터 분석을 허용합니다
B. 대시 보드는 실시간 데이터 업데이트를 제공합니다
C. 대시 보드는 대화식 시각화를 만드는 데 도움이됩니다
D. 대시 보드는 하나의 pacecorrect에서 여러 시각화의 프레젠테이션을 단순화합니다
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정답: D
질문 #12
통계 분석에서 "p-값"이란 무엇을 의미합니까?
A. 연구의 효과 크기
B. 진정한 귀무 가설을 잘못 거부 할 확률
C. 매개 변수 추정치의 신뢰 구간
D. 가설 테스트에서의 중요 수준
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정답: B
질문 #13
데이터 수집의 맥락에서 ETL은 무엇의 약자인가요?
A. 추출, 변환,로드 코트
B. 추출, 전송,로드
C. 편집, 변환,로드
D. 향상, 변환, 하중
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정답: A
질문 #14
데이터 분석을 위한 Python 프로그래밍에서 데이터 분석의 목적은 무엇입니까?
A. 데이터 수집
B. 데이터를 시각화합니다
C. Datacorrect 해석
D. 데이터를 삭제합니다
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정답: C
질문 #15
다음 중 NumPy 집계 함수는 무엇입니까? (세 가지를 선택하세요.)
A. np
B. np
C. np
D. NP
E. np
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정답: ABC
질문 #16
두 독립 집단의 평균 사이에 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용되는 통계적 검정은 무엇입니까?
A. t- 테스트 코르 렉트
B. ANOVA
C. 카이-제곱 테스트
D. 회귀 분석
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정답: A
질문 #17
데이터 모델링의 맥락에서 과잉적합이란 무엇인가요?
A. Datacorrect의 노이즈에 완벽하게 맞을 때까지 교육 데이터에 대한 모델 교육
B. 교육 데이터에 대한 모델 교육 및 높은 정확도 달성
C. 테스트 데이터에 대한 모델 교육 및 높은 정확도 달성
D. 데이터 세트의 결 측값을 처리하는 기술
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정답: A
질문 #18
중앙 경향을 측정하는 데 가장 적합한 측정 기준은 언제인가요?
A. 데이터가 정상적으로 분배 된 경우
B. 데이터에 이상치가있을 때
C. 데이터가 왜곡 될 때
D. 데이터가 범주 형 코르 렉스 인 경우
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정답: D
질문 #19
표준 편차가 매우 높은 데이터 세트가 있습니다. 이는 데이터에 대해 무엇을 시사하나요?
A. 데이터는 정상적으로 배포됩니다
B. 데이터 포인트가 널리 퍼져 있습니다
C. 데이터 세트에는 특이 치가 없습니다
D. 데이터 세트에는 많은 중복 값이 있습니다
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정답: B
질문 #20
단일 수치 변수의 분포를 보여주는 데 가장 적합한 플롯 유형은 무엇입니까?
A. 산점도
B. 바 플롯
C. histogramcorrect
D. 박스 플롯
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정답: C
질문 #21
다음 중 데이터를 정확하게 해석하기 위해 데이터 시각화에 권장되는 색 구성표는 무엇입니까?
A. 생생하고 임의의 색상 조합
B. 단색의 색 구성 수정
C. 강조를위한 네온 색상
D. 혼란스러운 색상의 혼합
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정답: B
질문 #22
선형 그래프에서 선으로 연결된 점은 무엇을 나타냅니까?
A. 평균값
B. 중간 값
C. 최대 값
D. 순차적 데이터 포인트 검정
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정답: D
질문 #23
두 개 이상의 그룹이나 조건 간의 평균을 비교하는 데 사용되는 통계적 검정은 무엇입니까?
A. 독립적 인 샘플 T- 검정
B. 쌍 t- 검정
C. anovacorrect
D. Wilcoxon 서명 순위 테스트
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정답: C
질문 #24
다음 중 일반적으로 사용되지 않는 데이터 수집 방법은 무엇입니까?
A. 웹 스크래핑
B. API 통합
C. 데이터 시각화 작업
D. 수동 데이터 입력
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정답: C
질문 #25
다음 Python 코드의 결과는 무엇입니까? ```python a = 10 b = 5 result = a % b print(result) ```
A. 2
B. 5
C. 0
D. 1correct
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정답: D
질문 #26
데이터 수집 과정의 첫 번째 단계는 무엇입니까?
A. 데이터 청소
B. 데이터 검증
C. 데이터 CollectionCorrect
D. 데이터 시각화
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정답: C
질문 #27
Python에서 한 줄의 코드를 주석으로 처리하려면 어떻게 해야 하나요?
A. // 이것은 주석입니다
B. / * 이것은 의견입니다 * /
C. # 이것은 COMMINGCORRECT입니다
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정답: C
질문 #28
다음 중 데이터 모델링에 대한 일반적인 접근 방식은 무엇입니까?
A. 선형 회귀
B. K- 평균 클러스터링
C. 주요 구성 요소 분석 (PCA)
D. 임의의 ForestCorrect
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정답: D
질문 #29
어떤 중심 경향 측정값이 이상치의 영향을 받습니까?
A. 평균 수정
B. 중앙값
C. 모드
D. 범위
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정답: A
질문 #30
Python 프로그램이 외부 API에 연결할 때 자주 실패합니다. 안정성을 개선하려면 어떻게 해야 할까요?
A. 예외 처리를 사용하여 연결을 다시 시도하십시오
B. API 응답 시간 초과를 늘리십시오
C. 근본 원인을 식별하기 위해 오류 처리를 제거하십시오
D. 예외없이 API 호출을 루프로 실행합니다
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정답: A

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