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1. You are creating a presentation slide to communicate findings about student stress levels across four categories over a six-month period. You include the following line graph in your presentation:

Your goal is to help your audience clearly understand trends in stress levels over time.
What is the highest problem with this visual presentation? Select the best answer.

A) The lines are too light and similar in color, making it difficult to distinguish between trends.
B) The months should be replaced with week numbers to provide more detailed insight.
C) The font used in the chart is hard to read; using larger, uppercase text would improve clarity.
D) The chart should be in 3D format to show depth and highlight differences more clearly.
E) The graph doesn't explain what each stress level means or show exact values for each month, which limits interpretation.

2. 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) None
B) True
C) Error
D) False

3. The following chart shows how a student spends 24 hours in a day:

Which statements are most accurate? (Choose two.)

A) Leisure accounts for a moderate portion of the student's daily schedule, larger than commuting but smaller than the time spent at school.
B) School and homework together take up half of the day's time.
C) Sleep and school take up the majority of time in a day.
D) Leisure and meals combined equal the time spent at school.
E) Commuting is the second most time-consuming activity.
F) More time is spent commuting than on leisure.

4. A dictionary is defined as d = {"a":1, "b":2}. The programmer accesses d["c"]. What happens when this line executes?

A) Returns 0
B) Returns None
C) Raises KeyError
D) Adds key automatically

5. Which task is traditionally or typically performed by a data analyst, and not by a data scientist or analytics specialist? Select the best answer.

A) Recommending pricing strategies using predictive modeling and A/B testing.
B) Creating summary tables and charts to describe patterns in historical data.
C) Designing a data pipeline to ingest and process real-time sensor data.
D) Developing machine learning algorithms to predict user behavior.

질문과 대답: