# Pythonのデータ構造 (Data Science & ML) > リスト、辞書、セット、タプル、リスト内包表記、ジェネレータ、itertools - 20 面接問題 - Junior - [面接問題: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. Pythonにおけるリストとタプルの根本的な違いは何ですか? **回答** リストはミュータブル(作成後に変更可能)であるのに対し、タプルはイミュータブル(変更不可)です。このイミュータビリティによりタプルはハッシュ可能となり、リストとは異なり辞書のキーとして使用できます。タプルはメモリ使用量とアクセス速度の面でもわずかに高性能です。 ## 2. Pythonのリストの末尾に要素を追加するにはどのメソッドを使用すべきですか? **回答** append()メソッドはリストの末尾に単一の要素を追加します。リストをインプレースで変更し、Noneを返します。複数の要素を追加するには、extend()または+=演算子を使用します。insert()メソッドは特定の位置に追加できます。 ## 3. Pythonで空の辞書を作成するにはどうすればよいですか? **回答** 空の辞書は{}またはdict()で作成できます。{}構文の方が簡潔でわずかに高速です。{}記法は空の辞書を作成しますが、set()は空のセットを作成します。空のセットには必ずset()を使う必要があります。{}は辞書専用だからです。 ## さらに17問利用可能 - 式 [x**2 for x in range(5)] の結果は何ですか? - Pythonの他のコレクションとセットを区別する特徴は何ですか? 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Science & ML面接トピック - [Pythonの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25問, Junior - [Pythonオブジェクト指向プログラミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20問, Junior - [Git の基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18問, Junior - [SQLの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20問, Junior - [NumPyの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22問, Junior - [Pandasの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22問, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16問, Junior - [SQL Joinsと高度なクエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22問, Mid-Level - [Pandas応用](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24問, Mid-Level - [Matplotlib & Seabornによる可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20問, Mid-Level - [Plotlyによるインタラクティブな可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18問, Mid-Level - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20問, Mid-Level - [推測統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24問, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/web-scraping.md): 18問, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18問, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22問, Mid-Level - [教師あり機械学習:回帰](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24問, Mid-Level - [教師あり機械学習:分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24問, Mid-Level - [決定木とアンサンブル](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24問, Mid-Level - [教師なしML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22問, Mid-Level - [MLパイプラインと検証](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22問, Mid-Level - [時系列と予測](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22問, Mid-Level - [Deep Learningの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24問, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22問, Senior - [CNN と画像分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24問, Senior - [RNNとシーケンス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22問, Senior - [TransformersとAttention](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24問, Senior - [NLPとHugging Face](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24問, Senior - [GenAIとLangChain](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24問, Senior - [MLOps とデプロイ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures