PCAD-31-02試験は出題範囲が広く、独学だけでは論点の取りこぼしが起こりがちです。CertJukenでは2026年の出題傾向を反映したPython Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02)の問題集を提供していますので、本番に近い形で実力を確認できます。
Python Institute PCAD-31-02 試験概要:
| 認定ベンダー: | Python Institute (OpenEDG) |
|---|---|
| 試験名: | PCAD – Certified Associate Data Analyst with Python |
| 試験番号: | PCAD-31-02 |
| 対応言語: | 英語, 日本語 |
| 試験時間: | 60 分 |
| 出題数: | 48 |
| 関連資格: | PCED – Certified Entry-Level Data Analyst with Python PCPD – Certified Professional Data Analyst with Python |
| 試験形式: | 単一選択問題, シナリオベース問題, 複数選択問題 |
| 受験料: | $195 USD より（バウチャー／パッケージにより異なる） |
| 認定の有効期間: | 6年 |
| 合格点: | 75% |
| 推奨トレーニング: | Python Institute データアナリティクス学習パス |
| 受験申し込み: | Python Institute PCAD 認定ページ OpenEDG バウチャーストア |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | OpenEDG TestNow™ プラットフォームによるオンライン監督付き試験 |
| 前提条件: | 正式な前提条件はありません。推奨：Python の基礎知識（例：PCED または同等の実務経験）。 |
| 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: データ取得と前処理 | 29.2% | |
| トピック 2: データ可視化とコミュニケーション | ||
| トピック 3: SQL とデータ管理 | ||
| トピック 4: 探索的データ分析 | ||
| トピック 5: 統計的手法とモデリング |
PCAD-31-02試験で受験者がよく抱く疑問
PCAD-31-02は、Python Instituteが実施する「Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD)」を取得するための認定試験です。認定レベルはアソシエイトで、実務に即した知識とスキルが問われます。PCED – Certified Entry-Level Data Analyst with Python、PCPD – Certified Professional Data Analyst with Pythonなどの関連認定へのステップとしても位置づけられており、キャリアアップを目指す方に広く選ばれています。CertJukenの練習問題を活用すれば、試験の全体像を把握しながら計画的に対策を進められます。
PCAD-31-02試験の問題数は48、制限時間は60 分です。1問あたりに使える時間を意識すると、序盤で時間を使いすぎないペース配分が重要になります。見直しの時間を確保するためにも、CertJukenの模擬試験で時間を計りながら解く練習を重ね、本番と同じ時間感覚を身につけておくと安心です。
PCAD-31-02試験の合格基準点は75%で、受験料は$195 USD より（バウチャー／パッケージにより異なる）です。万が一不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料が必要になります。そのため、本番の前にCertJukenの練習問題で安定して合格点を超えられるかを確認してから受験することをおすすめします。
はい。CertJukenではPCAD-31-02練習問題の無料サンプル（PDFデモ）を用意しており、内容や使い勝手を確かめてから購入を判断できます。購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後は50%割引で継続更新を利用できます。
CertJukenでは「返金保証」を用意しています。購入後60日以内にPCAD-31-02試験を受験して不合格だった場合、受験票の写しと公式のスコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内に提出すれば、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、受験者名と購入時の支払者名が一致している必要があり、購入から3日以内の受験や、実際に受験しなかった場合は対象外です。返金の代わりに、同等の試験対策教材2つを無料で受け取り、購入済み製品の更新サービスを継続する選択も可能です。商品は購入後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。
PCAD-31-02試験の出題範囲は5の分野に分かれています。主な分野はデータ取得と前処理（29.2%）、データ可視化とコミュニケーション、SQL とデータ管理です。各分野の詳細な出題項目は、このページ上部の出題範囲一覧で確認できます。
Python Institute Certified Associate Data Analyst with Python (PCAD-31-02) 認定 PCAD-31-02 試験問題：
問題 #1
What does the describe() method in Pandas provide when applied to a numerical DataFrame column?
A. A normalized version of the data column
B. Only the standard deviation of the data
C. A histogram of the data distribution
D. Basic descriptive statistics such as count, mean, and quartiles
問題 #2
Which SQL commands are typically used to retrieve and manipulate data in a data analysis context?
(Choose all that apply)
Response:
A. INSERT
B. SELECT
C. ROLLBACK
D. UPDATE
問題 #3
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.rename()
B. df.replace()
C. df.dropna()
D. df.sort_values()
問題 #4
In a scatter plot showing the relationship between advertising spend and sales revenue, the points form a tight upward-sloping pattern. What conclusion can be drawn?
A. The correlation is weak and likely negative
B. Advertising has no effect on sales
C. The data shows no apparent relationship
D. There is a strong positive correlation
問題 #5
Which actions are considered best practices when managing datasets in Python using pandas?
(Choose two)
A. Replace missing values with hardcoded zeros without analysis
B. Always convert all columns to strings
C. Use .info() to understand dataset structure
D. Use .describe() for summary statistics
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： A、B | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： C、D |
Sugaya
松*舞
Seto
松本**
