Question 1

¿Qué es una variable en Python?

Accepted Answer

Una variable en Python es un nombre que hace referencia a una ubicación de memoria que contiene un valor. A diferencia de otros lenguajes, Python utiliza tipado dinámico: el tipo de la variable se determina automáticamente durante la asignación. No es necesario declarar el tipo explícitamente.

Question 2

¿Qué es una clase en Python?

Accepted Answer

Una clase es un modelo (blueprint) para crear objetos que comparten los mismos atributos y métodos. Define la estructura y el comportamiento de los objetos que serán instanciados a partir de ella. Las clases permiten organizar el código de manera modular y reutilizable agrupando datos y funcionalidades relacionados.

Question 3

¿Cuál es la diferencia fundamental entre una lista y una tupla en Python?

Accepted Answer

Las listas son mutables (modificables después de su creación) mientras que las tuplas son inmutables (no modificables). Esta inmutabilidad hace que las tuplas sean hashables y puedan usarse como claves de diccionario, a diferencia de las listas. Las tuplas también son ligeramente más eficientes en cuanto a uso de memoria y velocidad de acceso.

Question 4

¿Qué es Git?

Accepted Answer

Git es un sistema de control de versiones distribuido creado por Linus Torvalds en 2005. A diferencia de los sistemas centralizados como SVN, cada desarrollador tiene una copia completa del historial del proyecto localmente. Esto permite trabajar sin conexión y ofrece gran flexibilidad para los flujos de trabajo colaborativos.

Question 5

¿Qué método permite aplicar varias funciones de agregación diferentes a una sola columna con groupby?

Accepted Answer

El método agg() (o aggregate()) permite aplicar múltiples funciones de agregación a las mismas columnas. Puedes pasar una lista de funciones como ['sum', 'mean', 'count'] o un diccionario para especificar funciones diferentes por columna. Esta flexibilidad es esencial para crear informes estadísticos completos en una sola operación.

Question 6

¿Cuál es la diferencia principal entre la interfaz pyplot y la interfaz orientada a objetos de Matplotlib?

Accepted Answer

La interfaz pyplot (plt.plot, plt.title) es una API estilo MATLAB que gestiona implícitamente las figuras y ejes actuales, conveniente para gráficos simples y rápidos. La interfaz orientada a objetos (fig, ax = plt.subplots()) da control explícito sobre cada elemento (Figure, Axes) y se recomienda para gráficos complejos, múltiples subplots o scripts de producción, ya que hace el código más legible y mantenible.

Question 7

¿Cuál es la principal diferencia entre Plotly Express y Plotly Graph Objects?

Accepted Answer

Plotly Express es una API de alto nivel que permite crear gráficos en una sola línea de código con parámetros simples. Plotly Graph Objects es la API de bajo nivel que ofrece control total sobre cada elemento del gráfico. Plotly Express utiliza Graph Objects internamente, lo que permite alternar entre ambos para personalizar aún más los gráficos.

Question 8

¿Qué es un perceptrón en el contexto de las redes neuronales?

Accepted Answer

Un perceptrón es la unidad básica de una red neuronal, inspirado en la neurona biológica. Toma múltiples entradas, las multiplica por pesos, suma todo con un bias, luego aplica una función de activación para producir una salida. El perceptrón simple solo puede resolver problemas linealmente separables, lo que llevó al desarrollo de redes multicapa.

Question 9

¿Cuál es la principal diferencia entre la Sequential API y la Functional API de Keras?

Accepted Answer

La Sequential API permite crear modelos capa por capa de manera lineal, donde cada layer tiene exactamente una entrada y una salida. La Functional API ofrece mayor flexibilidad al permitir crear modelos con arquitecturas complejas: múltiples entradas, múltiples salidas, conexiones residuales y grafos de layers compartidos. Usa Sequential para arquitecturas simples y Functional para casos más avanzados.

Question 10

¿Qué es una operación de convolution en un CNN?

Accepted Answer

Una convolution es una operación matemática que aplica un filtro (kernel) sobre una imagen deslizando ese filtro por la entrada y calculando el producto escalar en cada posición. Esto permite extraer features locales como bordes, texturas o patrones. A diferencia de las redes densas, donde cada neurona se conecta a todas las entradas, la convolution aprovecha la estructura espacial de las imágenes compartiendo los pesos del filtro en toda la imagen.

Preguntas de entrevista de Data Science & ML

¿Listo para tu entrevista de Data Science & ML?

Explora todos los temas de Data Science & ML

Fundamentos de Python

Programación Orientada a Objetos en Python

Estructuras de datos en Python

Fundamentos de Git

Fundamentos de SQL

Fundamentos de NumPy

Fundamentos de Pandas

Jupyter & Google Colab

SQL Joins y consultas avanzadas

Pandas avanzado

Visualización con Matplotlib & Seaborn

Visualizaciones interactivas con Plotly

Estadística descriptiva

Estadística inferencial

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

ML Supervisado: Regresión

ML Supervisado: Clasificación

Árboles de Decisión y Ensembles

ML No Supervisado

Pipelines ML y Validación

Series Temporales y Pronóstico

Fundamentos de Deep Learning

TensorFlow & Keras

CNN y clasificación de imágenes

RNN y Secuencias

Transformers y Attention

NLP y Hugging Face

GenAI y LangChain

MLOps y Despliegue

Empleos Data Science & ML en cifras

Dónde están las ofertas Data Science & ML

El mercado Data Science & ML hoy

Domina Data Science & ML para tu próxima entrevista