# Strutture dati Python (Data Science & ML) > Liste, dizionari, set, tuple, list comprehension, generatori, itertools - 20 domande da colloquio - Junior - [Domande da colloquio: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio.md) ## 1. Qual è la differenza fondamentale tra una lista e una tupla in Python? **Risposta** Le liste sono mutabili (modificabili dopo la creazione) mentre le tuple sono immutabili (non modificabili). Questa immutabilità rende le tuple hashable e utilizzabili come chiavi di dizionario, a differenza delle liste. Le tuple sono inoltre leggermente più performanti in termini di memoria e velocità di accesso. ## 2. Quale metodo si deve usare per aggiungere un elemento alla fine di una lista Python? **Risposta** Il metodo append() aggiunge un singolo elemento alla fine di una lista. Modifica la lista in-place e restituisce None. Per aggiungere più elementi, usare extend() o l'operatore +=. Il metodo insert() permette di aggiungere a una posizione specifica. ## 3. Come si crea un dizionario vuoto in Python? **Risposta** Un dizionario vuoto può essere creato con {} o dict(). La sintassi {} è più concisa e leggermente più veloce. La notazione {} crea un dizionario vuoto, mentre set() crea un insieme vuoto. Per un insieme vuoto, è obbligatorio usare set() perché {} è riservato ai dizionari. ## Altre 17 domande disponibili - Qual è il risultato dell'espressione [x**2 for x in range(5)]? - Quale caratteristica distingue un set dalle altre collezioni Python? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Science & ML - [Fondamenti di Python](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/python-basics.md): 25 domande, Junior - [Programmazione Orientata agli Oggetti in Python](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/python-oop.md): 20 domande, Junior - [Fondamenti di Git](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/git-fundamentals.md): 18 domande, Junior - [Fondamenti di SQL](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/sql-basics.md): 20 domande, Junior - [Fondamenti di NumPy](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/numpy-fundamentals.md): 22 domande, Junior - [Fondamenti di Pandas](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/pandas-basics.md): 22 domande, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/jupyter-colab.md): 16 domande, Junior - [SQL Joins e query avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/sql-joins-advanced.md): 22 domande, Mid-Level - [Pandas avanzato](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/pandas-advanced.md): 24 domande, Mid-Level - [Visualizzazione con Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/matplotlib-seaborn.md): 20 domande, Mid-Level - [Visualizzazioni interattive con Plotly](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/plotly-interactive.md): 18 domande, Mid-Level - [Statistica descrittiva](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/statistics-descriptive.md): 20 domande, Mid-Level - [Statistica inferenziale](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/statistics-inferential.md): 24 domande, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/web-scraping.md): 18 domande, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/bigquery-cloud.md): 18 domande, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/feature-engineering.md): 22 domande, Mid-Level - [ML Supervisionato: Regressione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/ml-supervised-regression.md): 24 domande, Mid-Level - [ML Supervisionato: Classificazione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/ml-supervised-classification.md): 24 domande, Mid-Level - [Alberi Decisionali e Ensembles](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/ml-trees-ensembles.md): 24 domande, Mid-Level - [ML Non Supervisionato](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/ml-unsupervised.md): 22 domande, Mid-Level - [Pipeline ML e Validazione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/ml-pipelines-validation.md): 22 domande, Mid-Level - [Serie Temporali e Previsione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/time-series-forecasting.md): 22 domande, Mid-Level - [Fondamenti di Deep Learning](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/deep-learning-fundamentals.md): 24 domande, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/tensorflow-keras.md): 22 domande, Senior - [CNN e classificazione di immagini](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/cnn-image-classification.md): 24 domande, Senior - [RNN e Sequenze](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/rnn-sequences.md): 22 domande, Senior - [Transformers e Attention](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/transformers-attention.md): 24 domande, Senior - [NLP e Hugging Face](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/nlp-huggingface.md): 24 domande, Senior - [GenAI e LangChain](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/genai-langchain.md): 24 domande, Senior - [MLOps e Deployment](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-science/domande-colloquio/mlops-deployment.md): 24 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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