# Les bases de Python (Data Science & ML) > Variables, types de données, structures de contrôle, fonctions, modules, exceptions - 25 questions d'entretien - Junior - [Questions d'entretien: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien.md) ## 1. Qu'est-ce qu'une variable en Python ? **Réponse** Une variable en Python est un nom qui fait référence à un emplacement mémoire contenant une valeur. Contrairement à d'autres langages, Python utilise le typage dynamique : le type de la variable est déterminé automatiquement lors de l'affectation. Il n'est pas nécessaire de déclarer le type explicitement. ## 2. Quel est le type de la valeur 3.14 en Python ? **Réponse** En Python, 3.14 est un nombre à virgule flottante, donc de type float. Les nombres entiers (sans décimale) sont de type int, tandis que les nombres avec une partie décimale sont automatiquement considérés comme des float. La fonction type() permet de vérifier le type d'une valeur. ## 3. Comment convertir la chaîne "42" en entier en Python ? **Réponse** La fonction int() permet de convertir une chaîne de caractères représentant un nombre en entier. Cette opération s'appelle le casting ou la conversion de type. Si la chaîne ne représente pas un nombre valide, une ValueError sera levée. Il existe également float() pour les décimaux et str() pour les chaînes. ## 22 questions supplémentaires disponibles - Quelle est la différence entre une liste et un tuple en Python ? - Que retourne l'expression bool("") en Python ? S'inscrire gratuitement: https://sharpskill.dev/fr/login ## Autres sujets d'entretien Data Science & ML - [Programmation Orientée Objet Python](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/python-oop.md): 20 questions, Junior - [Structures de données Python](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/python-data-structures.md): 20 questions, Junior - [Fondamentaux Git](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/git-fundamentals.md): 18 questions, Junior - [Les bases de SQL](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/sql-basics.md): 20 questions, Junior - [Fondamentaux NumPy](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/numpy-fundamentals.md): 22 questions, Junior - [Les bases de Pandas](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/pandas-basics.md): 22 questions, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/jupyter-colab.md): 16 questions, Junior - [SQL Joins & Requêtes avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/sql-joins-advanced.md): 22 questions, Confirmé - [Pandas avancé](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/pandas-advanced.md): 24 questions, Confirmé - [Visualisation avec Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/matplotlib-seaborn.md): 20 questions, Confirmé - [Visualisations interactives avec Plotly](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/plotly-interactive.md): 18 questions, Confirmé - [Statistiques descriptives](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/statistics-descriptive.md): 20 questions, Confirmé - [Statistiques inférentielles](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/statistics-inferential.md): 24 questions, Confirmé - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/web-scraping.md): 18 questions, Confirmé - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/bigquery-cloud.md): 18 questions, Confirmé - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/feature-engineering.md): 22 questions, Confirmé - [ML Supervisé : Régression](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-supervised-regression.md): 24 questions, Confirmé - [ML Supervisé : Classification](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-supervised-classification.md): 24 questions, Confirmé - [Arbres de décision & Ensembles](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-trees-ensembles.md): 24 questions, Confirmé - [ML Non supervisé](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-unsupervised.md): 22 questions, Confirmé - [Pipelines ML & Validation](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-pipelines-validation.md): 22 questions, Confirmé - [Séries temporelles & Prévisions](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/time-series-forecasting.md): 22 questions, Confirmé - [Fondamentaux Deep Learning](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/deep-learning-fundamentals.md): 24 questions, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/tensorflow-keras.md): 22 questions, Senior - [CNN & Classification d'images](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/cnn-image-classification.md): 24 questions, Senior - [RNN & Séquences](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/rnn-sequences.md): 22 questions, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/transformers-attention.md): 24 questions, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/nlp-huggingface.md): 24 questions, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/genai-langchain.md): 24 questions, Senior - [MLOps & Déploiement](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/mlops-deployment.md): 24 questions, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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