# API e webhook (Data Analytics) > REST API, endpoint, autenticazione, paginazione, webhook, estrazione dati, rate limiting - 20 domande da colloquio - Mid-Level - [Domande da colloquio: Data Analytics](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio.md) ## 1. Cosa significa l'acronimo API nel contesto dello sviluppo web? **Risposta** API sta per Application Programming Interface (Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni). Un'API definisce un insieme di regole e protocolli che consentono a due applicazioni di comunicare tra loro. Nel contesto dei data analytics, le API permettono l'estrazione programmatica e automatizzata di dati da servizi di terze parti (CRM, strumenti di marketing, database). ## 2. Cos'è una REST API? **Risposta** REST (Representational State Transfer) è uno stile architetturale per le API web basato sul protocollo HTTP. Una REST API utilizza URL per identificare le risorse e metodi HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) per eseguire operazioni su tali risorse. REST è lo standard dominante per le API moderne perché è semplice, stateless e facilmente integrabile con qualsiasi linguaggio di programmazione. ## 3. Quale metodo HTTP dovrebbe essere usato per recuperare dati da un'API? **Risposta** Il metodo GET viene utilizzato per recuperare (leggere) dati da un server tramite un'API. È il metodo più comune nei data analytics poiché l'obiettivo principale è estrarre dati. GET è idempotente, il che significa che chiamarlo più volte produce lo stesso risultato senza modificare i dati lato server. I parametri di query vengono passati nell'URL come query string. ## Altre 17 domande disponibili - Quale formato di dati è più comunemente utilizzato dalle moderne REST API? - Cos'è un endpoint nel contesto di un'API? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Analytics - [Google Sheets - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Formule avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-advanced.md): 20 domande, Junior - [SQL - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-basics.md): 25 domande, Junior - [SQL - Aggregazioni e raggruppamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-aggregations.md): 20 domande, Junior - [SQL - Join](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-joins.md): 20 domande, Junior - [BigQuery - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Data Cleaning - Pulizia dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-cleaning.md): 20 domande, Junior - [KPI e metriche di business](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/kpis-metrics.md): 20 domande, Junior - [Statistica descrittiva](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/descriptive-statistics.md): 20 domande, Junior - [Zapier e automazione No-Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/zapier-automation.md): 20 domande, Junior - [Principi di data visualization](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-viz-principles.md): 20 domande, Junior - [Python & Pandas - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-pandas-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Dashboard automatizzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-dashboards.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Subquery e CTE](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-subqueries-ctes.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-window-functions.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-advanced.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-modeling.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi di funnel e conversione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/funnel-analysis.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi delle coorti e retention](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/cohort-retention.md): 20 domande, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/gtm-tracking.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [AB Testing e statistica applicata](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/ab-testing.md): 20 domande, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/looker-studio.md): 20 domande, Mid-Level - [Power BI - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Query analitiche avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-advanced-analytics.md): 20 domande, Senior - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-advanced.md): 20 domande, Senior - [Power BI - DAX e dashboard avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-dax.md): 20 domande, Senior - [Python Analytics - Analisi avanzata e ML](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-analytics-advanced.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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