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NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 被分为不同的类别，因此您可以专注于问题比例较高的领域。
Python 3 工程师认证数据分析考试
Python3数据分析测试准备 |免费模拟题1,120题
这是一项易于准备的考试，因为问题范围和每章问题数量都是公开的。仅 NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 就占了 40 道题中的 27 道，所以如果你在这方面努力，你就能通过考试。可以同时显示问题和公式来读取代码执行结果，这样你就可以不用打开教材就可以动手操作。
开始学习本次考试的官方历年试题尚未发布。该网站包含我们根据已发布的问题范围自行创建的研究问题。
选择学习模式
随机问题
从所有 1,120题 中选择 5 个问题并进行练习。
特定领域的学习
使用 12 个区域和难度级别从 ★1 到 ★3 缩小弱点范围。
模拟考试
40题・60分。我会隐藏正确和错误的答案，直到评分。
收录题目
1,120题
最后更新
2026年9月22日
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本次Python3数据分析考试题库特点
显示代码和公式
您可以在等宽块中显示 NumPy 和 pandas 代码，以及在 LaTeX 中显示线性代数和概率统计的表达式。
所有问题的详细解释
您不仅可以看到为什么答案是正确的，还可以看到为什么其他选项是错误的。
学习数据保存在设备上
正确答案率、复习时间表等保存在LocalStorage中，问题答案数据不会发送到服务器。
可用的学习模式
- 正常学习: 通过指定问题集、类别、难度级别和数量进行练习。
- 今天的回顾: 系统会从您的回答历史记录中询问具有预定审核日期的问题。
- 克服弱点: 重复并只研究你过去做错的问题。
- 模拟考试: 直到测试结束才会显示正确和错误的答案，您将以与实际测试类似的方式尝试测试。
使用方法
- 1选择学习模式
从定期学习、复习、克服弱点和模拟考试中进行选择。
- 2设置问题范围和数量
指定题集、问题范围、难度级别以及问题数量（从 5 个问题到所有问题）。
- 3检查解释和评论
将结果保存在您的学习历史中并查看您做错的问题。
Python 3 工程师认证数据分析考试概述（本网站包含的内容）
| 包含的问题数量 | 1,120题（免费、无需注册） |
|---|---|
| 模拟考试 | 40题・60分（假设采用CBT方法） |
| 及格线 | 正答率70%（40题中28题） |
| 问题格式 | 4 道多项选择题，附有错误答案的解释和原因 |
| 录音领域 | 12 个字段（数据分析工程师角色、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn、Pythonの基礎、線形代数、確率と統計） |
| 公式/代码 | 支持使用KaTeX的公式显示和代码块显示 |
| 主要教材 | New Textbook for Data Analysis with Python, 3rd Edition (Shoeisha) |
| 学习历史 | 保存到浏览器的LocalStorage（无服务器传输） |
| 问题集 | 2套 |
| 官方网站 | 查看Python工程师培训促进会《数据分析考试》最新题型 |
考试由40道选择题组成，正确答案通过率为70%。主要材料每章的题数为：第一章：数据分析工程师的角色，2题（5%）；第二章，Python与环境，5题（12.5%）；第三章，数学基础，6题（15%）；第四章，使用库的分析练习，27题（67.5%）。第 4 章的细分是关于 NumPy 的 6 个问题、关于 pandas 的 7 个问题、关于 Matplotlib 的 6 个问题和关于 scikit-learn 的 8 个问题。第5章中的应用（数据收集和处理）不包含在问题中，因此本站不将其视为一个字段。 2026年1月5日修订，主要教材变更为第3版，Python和库的版本也发生了变化。请务必查看官方网站，了解有关考试费用、考试日期和问题范围的最新信息。
题目编写方针与更新信息
- 我们根据Python工程师培训促进会发布的问题范围和主要教材的章节结构，创建了自己的学习材料。
- 这不是一个从主要教材或官方模拟问题中复制文本的问题集。
- 我们贴出正确答案、解释、错误答案原因以及相关函数和方法。
- 使用列出的库版本确认其操作后，将发布代码执行结果。
- 若由于主要教材的修订而导致规范发生变化，我们将根据修订信息和问题报告不时进行审核。
收录题目: 1,120题 · 题目最后更新：2026年9月22日
常见问题
我可以免费解答Python3数据分析考试题吗？
所有包含的问题都可以免费练习。无需注册会员，通过指定题集、类别、难度、题数、今日复习、攻克弱点、模拟考试等方式支持定期学习。
这是一个官方过去的问题吗？
没有。本次考试过去的官方试题尚未发布。本站出题是参考Python工程师培训促进会公布的题型范围以及主要教材的章节结构，为学习目的而制作的原创模拟题。该协会的官方网站还提供免费的认证模拟题，因此结合使用它们可以提高您的准确性。
我应该学习哪个领域？
第四章是图书馆实践。仅 NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 就占了 40 个问题中的 27 个问题，占总数的 67.5%。数学基础有6道题（15%），所以即使你不擅长公式，只要先夯实你的库也可以通过考试。
什么是及格线？
The passing mark is 70%, so you need 28 correct answers out of 40. The pass rate is relatively high at around 80%, but that reflects a clearly defined syllabus that is easy to prepare for; it is not an exam you should take without preparation.
我应该购买哪些主要教材？
Following the January 5, 2026 revision, the main study text changed to New Textbook for Data Analysis with Python, 3rd Edition (Shoeisha), and the Python and library versions were updated to match the new book. If you are buying the book now, choose the third edition.
我会被要求写代码吗？
所有问题都是多项选择题，因此您不必实际编写任何代码。然而，主要问题是读取代码和预测执行结果。该站点还以 NumPy 和 pandas 代码按原样显示的格式提出问题，并要求您选择输出。
公式看得见吗？
将显示。线性代数中的矩阵运算和概率统计中的公式可以用 LaTeX 表示法处理，因此您可以练习按原样定义内积和标准差。
资格要求和测试方法是什么？
没有参加考试的资格；任何人都可以参加测试。您全年都可以在全国范围内的 Odyssey Communications CBT 考试中心参加考试，考试结束后即可立即获得结果。普通考试费用约为 11,000 日元，学生折扣约为 5,500 日元（均含税）。
我的学习历史保存在哪里？
它将保存在您正在使用的浏览器中（LocalStorage）。不会自动同步到其他设备，如果您删除浏览器数据，您的历史记录也将被删除。
免责声明
本工具不隶属于Python工程师培训促进会或测试机构。我们不保证问题、选项和解释的准确性或全面性，也不保证您会通过实际考试。该行为可能会根据库版本而改变。请务必查看官方网站以获取最新信息。
该网站是考试准备问题的非官方集合。 “Python”是Python 软件基金会的注册商标。考试名称属于Python工程师培训促进会。
