本番と同じ形式で解く経験は、試験当日の落ち着きにつながります。CertJukenのPCED-30-02模擬試験エンジンは2026年の試験環境を意識した作りで、Python Institute PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Pythonの時間配分や出題パターンを体で覚えられます。
Python Institute PCED-30-02 試験概要:
| 認定ベンダー: | Python Institute (OpenEDG) |
|---|---|
| 試験名: | PCED™ ー Pythonによる基礎データアナリスト認定資格 |
| 試験番号: | PCED-30-02 |
| 試験時間: | 60 分 |
| 関連資格: | PCEP™ ー 基礎Pythonプログラマー認定資格 PCAP™ ー Pythonプログラミング準上級者認定資格 |
| 合格点: | 70% |
| 試験形式: | 単一選択問題, 複数選択問題 |
| 対応言語: | 英語, スペイン語 |
| 受験料: | USD 69 |
| 認定の有効期間: | 無期限 |
| 出題数: | 40 |
| 推奨トレーニング: | PCED公式学習教材 Python for Data Analytics 101 (PD101) |
| 受験申し込み: | 公式登録ページ |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | OpenEDG TestNow™プラットフォームを介したオンライン監督付き試験 |
| 前提条件: | 正式な受験資格は不要。Pythonまたはプログラミングの基礎知識があると推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://pythoninstitute.org/pced-exam-syllabus |
Python Institute PCED-30-02 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: データの可視化と分析結果の伝達 | 20% | - 効果的なデータ可視化の原則
|
| トピック 2: データの操作と基礎的な分析の実施 | 25% | - データのクレンジングと前処理
|
| トピック 3: データおよびデータ分析の基礎概念 | 22.5% | - データライフサイクルと倫理的考慮事項
|
| トピック 4: データ分析のためのPython基礎 | 32.5% | - 制御構造と関数
|
PCED-30-02試験で受験者がよく抱く疑問
PCED-30-02は、Python Instituteが実施する「Pythonによる基礎データアナリスト認定資格」を取得するための認定試験です。認定レベルは入門レベル / 基礎レベルで、実務に即した知識とスキルが問われます。PCEP™ ー 基礎Pythonプログラマー認定資格、PCAP™ ー Pythonプログラミング準上級者認定資格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。
PCED-30-02試験の問題数は40、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。
PCED-30-02試験の合格基準点は70%で、受験料はUSD 69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PCED-30-02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PCED-30-02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。
PCED-30-02試験の出題範囲は4の分野に分かれています。主な分野はデータ分析のためのPython基礎（32.5%）、データの操作と基礎的な分析の実施（25%）、データの可視化と分析結果の伝達（20%）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 PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python 認定 PCED-30-02 試験問題：
問題 #1
A script defines a variable x = None and checks its truth value using a conditional statement. The developer wants to understand how Python evaluates None in Boolean contexts. What will bool(x) return?
A. True
B. Error
C. False
D. None
問題 #2
A program uses slicing on a string "Python". The expression s[1:4] is evaluated. Which substring will be returned?
A. yth
B. tho
C. ytho
D. ythn
問題 #3
You are analyzing survey results from students about their favorite colors. The list colorsstores individual responses:
You want to:
- find the number of unique colors mentioned using NumPy, and
- determine how often each color was chosen using Counter.
Which code snippet correctly performs both tasks? Select the best answer.
from numpy import unique
A. from collections import Counter
unique_colors = len(set(colors))
color_counts = np.unique(colors)
B. from collections import Counter
unique_colors = len(unique(colors))
color_counts = Counter(colors)
import numpy as np
C. from collections import Counter
unique_colors = Counter(colors)
color_counts = sum(np.unique(colors))
import numpy as np
D. from collections import Counter
unique_colors = np.unique(colors)
color_counts = Counter(set(colors))
import numpy as np
問題 #4
You are developing a temperature control module for a laboratory incubator. Your objectives are to:
- generate timestamps every 10 minutes over a 3-hour span (i.e., 0 to 180 minutes), and
- simulate five evenly spaced target temperatures between 35.0°C and 37.0°C for system calibration.
Which code snippet correctly produces both sequences using NumPy? Select the best answer.
import numpy as np
A. timestamps = np.arange(0, 181, 10)
target_temps = np.linspace(35.0, 37.0, 5)
B. timestamps = np.linspace(0, 180, 10)
target_temps = np.arange(35.0, 37.0, 5)
import numpy as np
C. timestamps = np.arange(0, 180, 10)
target_temps = np.linspace(35.0, 37.0, 4)
import numpy as np
D. timestamps = np.linspace(0, 181, 10)
target_temps = np.arange(35.0, 37.0, 0.5)
import numpy a3 np
問題 #5
A Python script includes the expression not False and True. The developer is unsure how logical operators are evaluated in terms of precedence. What will be the final Boolean result of this expression?
A. True
B. Error
C. False
D. None
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： A |
美弥**
Asano
矢口**
Honda
