# Programación Orientada a Objetos en Python (Data Science & ML) > Clases, objetos, herencia, encapsulación, polimorfismo, métodos especiales, decoradores - 20 preguntas de entrevista - Junior - [Preguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Qué es una clase en Python? **Respuesta** 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. ## 2. ¿Cuál es el rol del método __init__ en una clase de Python? **Respuesta** El método __init__ es el constructor de la clase. Se llama automáticamente al crear una nueva instancia y permite inicializar los atributos del objeto con valores específicos. Aquí es donde típicamente se define el estado inicial del objeto asignando valores a los atributos de instancia mediante self. ## 3. ¿Qué representa el parámetro self en los métodos de una clase? **Respuesta** El parámetro self representa la instancia actual de la clase. Permite acceder a los atributos y métodos del objeto desde dentro de la clase. Aunque el nombre self es una convención, se recomienda encarecidamente usarlo para la legibilidad del código. Python pasa automáticamente la instancia como primer argumento al llamar a un método. ## 17 preguntas más disponibles - ¿Cuál es la diferencia entre un atributo de clase y un atributo de instancia? - ¿Cómo crear una instancia de una clase llamada Person en Python? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Science & ML - [Fundamentos de Python](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/python-basics.md): 25 preguntas, Junior - [Estructuras de datos en Python](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/python-data-structures.md): 20 preguntas, Junior - [Fundamentos de Git](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/git-fundamentals.md): 18 preguntas, Junior - [Fundamentos de SQL](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/sql-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Fundamentos de NumPy](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/numpy-fundamentals.md): 22 preguntas, Junior - [Fundamentos de Pandas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/pandas-basics.md): 22 preguntas, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/jupyter-colab.md): 16 preguntas, Junior - [SQL Joins y consultas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/sql-joins-advanced.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Pandas avanzado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/pandas-advanced.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Visualización con Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/matplotlib-seaborn.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Visualizaciones interactivas con Plotly](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/plotly-interactive.md): 18 preguntas, Mid-Level - [Estadística descriptiva](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/statistics-descriptive.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Estadística inferencial](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/statistics-inferential.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/web-scraping.md): 18 preguntas, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/bigquery-cloud.md): 18 preguntas, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/feature-engineering.md): 22 preguntas, Mid-Level - [ML Supervisado: Regresión](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-supervised-regression.md): 24 preguntas, Mid-Level - [ML Supervisado: Clasificación](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-supervised-classification.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Árboles de Decisión y Ensembles](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-trees-ensembles.md): 24 preguntas, Mid-Level - [ML No Supervisado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-unsupervised.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Pipelines ML y Validación](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-pipelines-validation.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Series Temporales y Pronóstico](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/time-series-forecasting.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Fundamentos de Deep Learning](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/deep-learning-fundamentals.md): 24 preguntas, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/tensorflow-keras.md): 22 preguntas, Senior - [CNN y clasificación de imágenes](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/cnn-image-classification.md): 24 preguntas, Senior - [RNN y Secuencias](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/rnn-sequences.md): 22 preguntas, Senior - [Transformers y Attention](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/transformers-attention.md): 24 preguntas, Senior - [NLP y Hugging Face](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/nlp-huggingface.md): 24 preguntas, Senior - [GenAI y LangChain](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/genai-langchain.md): 24 preguntas, Senior - [MLOps y Despliegue](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/mlops-deployment.md): 24 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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