# Pythonオブジェクト指向プログラミング (Data Science & ML) > クラス、オブジェクト、継承、カプセル化、ポリモーフィズム、特殊メソッド、デコレータ - 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におけるクラスとは何ですか？ **回答** クラスは、同じ属性とメソッドを共有するオブジェクトを作成するための設計図（blueprint）です。インスタンス化されるオブジェクトの構造と動作を定義します。クラスにより、関連するデータと機能をまとめて、モジュール化された再利用可能な方法でコードを整理できます。 ## 2. Pythonクラスにおける__init__メソッドの役割は何ですか？ **回答** __init__メソッドはクラスのコンストラクタです。新しいインスタンスを作成する際に自動的に呼び出され、特定の値でオブジェクトの属性を初期化できます。通常、selfを介してインスタンス属性に値を代入することで、オブジェクトの初期状態を定義する場所です。 ## 3. クラスのメソッドにおけるselfパラメータは何を表しますか？ **回答** selfパラメータはクラスの現在のインスタンスを表します。クラス内部からオブジェクトの属性やメソッドにアクセスできます。selfという名前は慣例ですが、コードの可読性のために使用することが強く推奨されます。Pythonはメソッド呼び出し時に自動的にインスタンスを最初の引数として渡します。 ## さらに17問利用可能 - クラス属性とインスタンス属性の違いは何ですか？ - PythonでPersonという名前のクラスのインスタンスを作成するには？ 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のデータ構造](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.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-oop