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DA0-002 Testking & DA0-002 Ausbildungsressourcen

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CompTIA Data+ Exam (2025) DA0-002 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q93-Q98):

93. Frage
Which of the following best describes an assessment a data analyst would use to validate that the number of records in a dataset matches the expected results?

• A. Stress test
• B. Health check
• C. Source control
• D. Unit test

Antwort: D

Begründung:
This question pertains to theData Governancedomain, focusing on data quality validation techniques. The task is to validate that the number of records matches expectations, which requires a specific type of assessment.
* Source control (Option A): Source control (e.g., Git) manages code versions, not dataset validation.
* Unit test (Option B): A unit test checks a specific component of a process, such as verifying that the number of records in a dataset matches the expected count, making it the best fit.
* Stress test (Option C): Stress tests evaluate system performance under load, not record counts.
* Health check (Option D): A health check monitors system status but isn't specific to validating record counts.
The DA0-002 Data Governance domain includes "data quality control concepts," and unit tests are a standard method for validating specific data outcomes like record counts.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 5.0 Data Governance.

94. Frage
A manager wants to use the information in a recurring report on incomplete timesheets for the prior month to guide employee outreach. Which of the following report types is the best for this task?

• A. Summary
• B. Infographic
• C. Ad hoc
• D. Snapshot

Antwort: A

Begründung:
This question is part of theVisualization and Reportingdomain, focusing on selecting the appropriate report type for a specific purpose. The manager needs a recurring report on incomplete timesheets to guide outreach, which requires a concise, data-driven report.
* Summary (Option A): A summary report aggregates data (e.g., total incomplete timesheets per employee) and presents it concisely, making it ideal for recurring use to guide decisions like employee outreach.
* Infographic (Option B): Infographics are visual representations for broad audiences, not typically used for recurring, detailed employee outreach tasks.
* Snapshot (Option C): A snapshot report captures data at a specific point in time, but it's not ideal for recurring analysis of trends or aggregates.
* Ad hoc (Option D): Ad hoc reports are one-time, on-demand reports, not suitable for recurring needs.
The DA0-002 Visualization and Reporting domain includes "the appropriate visualization in the form of a report" , and a summary report best fits the need for recurring, actionable data.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 4.0 Visualization and Reporting

95. Frage
A data analyst needs to provide a weekly sales report for the Chief Financial Officer. Which of the following delivery methods is the most appropriate?

• A. A granular daily report in a dashboard
• B. A high-level email
• C. A detailed text document
• D. A spreadsheet with raw data

Antwort: B

Begründung:
This question pertains to theVisualization and Reportingdomain, focusing on report delivery methods for a specific audience. The Chief Financial Officer (CFO) needs a weekly sales report,suggesting a concise, executive-level summary.
* A granular daily report in a dashboard (Option A): Daily granularity is too frequent for a weekly report, and a dashboard might be too interactive for a CFO's needs.
* A detailed text document (Option B): A detailed document is too lengthy for a CFO, who typically needs a summary.
* A spreadsheet with raw data (Option C): Raw data requires further analysis, which isn't appropriate for an executive-level report.
* A high-level email (Option D): A high-level email provides a concise summary of weekly sales, tailored for an executive like a CFO, making it the most appropriate delivery method.
The DA0-002 Visualization and Reporting domain emphasizes "translating business requirements to form the appropriate visualization," and a high-level email is best for delivering a weekly summary to a CFO.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 4.0 Visualization and Reporting.

96. Frage
A data analyst is creating a new dataset that involves bringing together the following datasets:
Name
ID
Date of birth
Frank
23525
3/19
Martha
11290
6/13
Ellen
12141
11/4
ID
Address
City
State
23525
1234 Harding
Chicago
IL
11040
935 Terrace Hills
Chino
CA
11290
2 Speedway
Miami
FL
Which of the following would be the output if the data analyst does a FULL JOIN?

• A. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  2 Speedway
  Miami
  FL
  Ellen
  12141
  11/4
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
• B. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
  Ellen
  12141
  11/4
  2 Speedway
  Miami
  FL
• C. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA
  Ellen
  12141
  11/4
  2 Speedway
  Miami
  FL
• D. Name
  ID
  Date of birth
  Address
  City
  State
  Frank
  23525
  3/19
  1234 Harding
  Chicago
  IL
  Martha
  11290
  6/13
  2 Speedway
  Miami
  FL
  Ellen
  12141
  11/4
  11040
  935 Terrace Hills
  Chino
  CA

Antwort: D

Begründung:
This question falls under theData Concepts and Environmentsdomain, focusing on database operations like joins. A FULL JOIN combines all rows from both tables, including matches and non-matches, filling in NULLs where there's no corresponding data.
* The first table has IDs: 23525 (Frank), 11290 (Martha), 12141 (Ellen).
* The second table has IDs: 23525, 11040, 11290.
* A FULL JOIN includes all IDs: 23525, 11290, 12141, 11040.
* 23525 matches (Frank with 1234 Harding, Chicago, IL).
* 11290 matches (Martha with 2 Speedway, Miami, FL).
* 12141 has no match in the second table, so Address, City, and State are NULL.
* 11040 has no match in the first table, so Name and Date of birth are NULL.
* Option A: Incorrect; it includes a row for Ellen with "2 Speedway," but Ellen's ID (12141) doesn't match any address, and 11040 is missing.
* Option B: Identical to Option A, so incorrect for the same reasons.
* Option C: Incorrect; it mismatches addresses (e.g., Ellen with 935 Terrace Hills, which belongs to
11040).
* Option D: Correct; it includes all IDs, with NULLs for non-matching rows (Ellen has no address, and
11040 has no name).
The DA0-002 Data Concepts and Environments domain includes understanding "data schemas and dimensions," such as performing joins in relational databases.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 1.0 Data Concepts and Environments.

97. Frage
A data analyst needs to join together a table data source and a web API data source using Python. Which of the following is the best way to accomplish this task?

• A. Convert the data from the API and database to a string format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together.
• B. Convert the data from the API and database to a TXT format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together.
• C. Convert the data from the API and database to a JSON format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together.
• D. Convert the data from the API and database to a varchar format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together.

Antwort: C

Begründung:
This question falls under theData Acquisition and Preparationdomain of CompTIA Data+ DA0-002, which involves acquiring and combining data from different sources, such as a database and a web API, using tools like Python. The task requires joining the data, which in Python often involves using pandas DataFrames.
* Convert the data from the API and database to a varchar format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together (Option A): VARCHAR is a databasedata type for strings, not a format for data exchange or merging in Python, making this incorrect.
* Convert the data from the API and database to a JSON format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together (Option B): Web APIs commonly return data in JSON format, and databases can export data as JSON. In Python, JSON data can be easily converted to pandas DataFrames using pandas.read_json() or pandas.DataFrame(), and then merged using pandas.merge() on a common key, making this the best approach.
* Convert the data from the API and database to a TXT format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together (Option C): TXT is a generic text format that lacks structure, making it less efficient for merging compared to JSON.
* Convert the data from the API and database to a string format and convert them to pandas DataFrames that are then merged together (Option D): Converting to a string format is vague and not a standard approach for structured data merging in Python.
The DA0-002 Data Acquisition and Preparation domain includes "executing data manipulation," such as combining data from APIs and databases, and JSON is a standard format for this purpose in Python.
Reference: CompTIA Data+ DA0-002 Draft Exam Objectives, Domain 2.0 Data Acquisition and Preparation.

98. Frage
......

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