Python1. データ分析エンジニア（Python 3 エンジニア認定データ分析試験無料問題集）Pythonでデータ分析！即戦力エンジニアへの道 - 仮想通貨で利益を最大化。ビットコイン投資の核心を突く実践ブログ自称PROとしくん

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Python 3 エンジニア認定データ分析試験対策問題 (データ分析のプロセスとJupyter Notebook)

問題1:

Jupyter Notebookのコマンドモードにおいて、セルの削除を行うためのショートカットキーとして正しいものはどれですか？

Shift + Enter
Ctrl + Enter
dd
Esc

問題2:

データ分析のプロセスにおいて、収集したデータに対して欠損値の処理や外れ値の除去を行うのは、どの段階ですか？

データ収集
データ可視化
データ加工
モデル構築

問題3:

Jupyter Notebookで利用できるマジックコマンドのうち、現在Jupyter Notebookが動作しているディレクトリを表示するコマンドはどれですか？

%pwd
%ls
%cd
%matplotlib inline

問題4:

以下のJupyter Notebookのセルを実行すると、どのような結果が出力されますか？

python
import pandas as pd

data = {‘col1’: [1, 2, 3], ‘col2’: [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
%who_ls DataFrame

DataFrameという文字列が出力される
dfという文字列が出力される
エラーが発生する
何も出力されない

問題5:

データ分析のプロセスにおいて、分析結果をグラフや表形式で表現し、関係者への共有や理解促進を目的とするのは、どの段階ですか？

データ収集
データ可視化
データ加工
モデル評価

解答と解説

問題1: 解答 3. dd

解説: Jupyter Notebookのコマンドモードでは、ddを連続して入力することで、選択されているセルを削除できます。Shift + Enter (セルの実行と次のセルへ移動)、Ctrl + Enter (セルの実行)、Esc (コマンドモードへの移行) はそれぞれ別の機能です。

合格に向けたパイセンのアドバイス: Jupyter Notebookのショートカットキーは、効率的な作業に不可欠です。特に、セルの追加 (a, b)、削除 (dd)、コピー (c)、ペースト (v) など、頻繁に利用するものは確実に覚えておきましょう！

問題2: 解答 3. データ加工

解説: データ加工は、収集したデータを分析しやすい形に変換する段階です。欠損値の処理、外れ値の除去、データの型変換などが含まれます。

合格に向けたパイセンのアドバイス: データ加工は、分析の質を大きく左右する重要なステップです。欠損値の処理方法や外れ値の定義など、適切な手法を選択できるようになりましょう。　テキストデータのクリーニングも重要です！

問題3: 解答 1. %pwd

解説: %pwd (print working directory) は、現在Jupyter Notebookが動作しているディレクトリのパスを表示するマジックコマンドです。%ls (list) はディレクトリ内のファイルを表示、%cd (change directory) はディレクトリを移動、%matplotlib inline はMatplotlibのグラフをNotebook内に表示します。

合格に向けたパイセンのアドバイス: マジックコマンドは、Jupyter Notebookの機能を拡張する便利なツールです。%time (処理時間の計測) や %load (外部ファイルの読み込み) など、よく使うコマンドを覚えておくと便利です。

問題4: 解答 2. dfという文字列が出力される

解説: %who_ls マジックコマンドは、指定した型の変数のリストを文字列として返します。DataFrameを指定しているため、dfが出力されます。

合格に向けたパイセンのアドバイス: %who, %whos, %who_ls の違いを理解しておきましょう。　特に%who_ls は、コードの可読性を高めるのに役立ちます。

問題5: 解答 2. データ可視化

解説: データ可視化は、分析結果を視覚的に表現することで、データの傾向やパターンを理解しやすくする段階です。グラフや表形式での表現が用いられます。

合格に向けたパイセンのアドバイス: 可視化ツールは、Matplotlibだけでなく、SeabornやPlotlyなども習得しておくと、より表現豊かなグラフを作成できます。　目的に応じたグラフの選択が重要です！

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