# Python-datastructuren (Data Science & ML)

> Lijsten, dictionaries, sets, tuples, list comprehensions, generators, itertools

- 20 gespreksvragen
- Junior
- [Gespreksvragen: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen.md)

## 1. Wat is het fundamentele verschil tussen een list en een tuple in Python?

**Antwoord**

Lists zijn mutable (aanpasbaar na aanmaak) terwijl tuples immutable zijn (niet aanpasbaar). Deze immutability maakt tuples hashable en daardoor bruikbaar als dictionary-keys, in tegenstelling tot lists. Tuples zijn ook iets performanter qua geheugengebruik en toegangssnelheid.

## 2. Welke methode moet je gebruiken om een element aan het einde van een Python-list toe te voegen?

**Antwoord**

De methode append() voegt één element toe aan het einde van een list. Het wijzigt de list in-place en retourneert None. Om meerdere elementen toe te voegen, gebruik extend() of de += operator. De methode insert() voegt toe op een specifieke positie.

## 3. Hoe maak je een lege dictionary aan in Python?

**Antwoord**

Een lege dictionary kan worden aangemaakt met {} of dict(). De {}-syntaxis is beknopter en iets sneller. De {}-notatie maakt een lege dictionary, terwijl set() een lege set maakt. Voor een lege set moet je verplicht set() gebruiken, want {} is gereserveerd voor dictionaries.

## Nog 17 vragen beschikbaar

- Wat is het resultaat van de expressie [x**2 for x in range(5)]?
- Welk kenmerk onderscheidt een set van andere Python-collecties?

Meld je gratis aan: https://sharpskill.dev/nl/login

## Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen

- [Python-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-basics.md): 25 vragen, Junior
- [Python Objectgeoriënteerd Programmeren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-oop.md): 20 vragen, Junior
- [Git-Fundamenten](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/git-fundamentals.md): 18 vragen, Junior
- [SQL-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-basics.md): 20 vragen, Junior
- [NumPy-grondbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/numpy-fundamentals.md): 22 vragen, Junior
- [Pandas-basis](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-basics.md): 22 vragen, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/jupyter-colab.md): 16 vragen, Junior
- [SQL Joins & geavanceerde queries](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-joins-advanced.md): 22 vragen, Mid-Level
- [Geavanceerd Pandas](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-advanced.md): 24 vragen, Mid-Level
- [Visualisatie met Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/matplotlib-seaborn.md): 20 vragen, Mid-Level
- [Interactieve visualisaties met Plotly](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/plotly-interactive.md): 18 vragen, Mid-Level
- [Beschrijvende statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-descriptive.md): 20 vragen, Mid-Level
- [Inferentiële statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-inferential.md): 24 vragen, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/web-scraping.md): 18 vragen, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/bigquery-cloud.md): 18 vragen, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/feature-engineering.md): 22 vragen, Mid-Level
- [Supervised ML: Regressie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-regression.md): 24 vragen, Mid-Level
- [Supervised ML: Classificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-classification.md): 24 vragen, Mid-Level
- [Beslissingsbomen & Ensembles](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-trees-ensembles.md): 24 vragen, Mid-Level
- [Ongesuperviseerd ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-unsupervised.md): 22 vragen, Mid-Level
- [ML Pipelines & Validatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-pipelines-validation.md): 22 vragen, Mid-Level
- [Tijdreeksen & Voorspelling](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/time-series-forecasting.md): 22 vragen, Mid-Level
- [Fundamenten van Deep Learning](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/deep-learning-fundamentals.md): 24 vragen, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/tensorflow-keras.md): 22 vragen, Senior
- [CNN en beeldclassificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/cnn-image-classification.md): 24 vragen, Senior
- [RNN & Reeksen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/rnn-sequences.md): 22 vragen, Senior
- [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/transformers-attention.md): 24 vragen, Senior
- [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/nlp-huggingface.md): 24 vragen, Senior
- [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/genai-langchain.md): 24 vragen, Senior
- [MLOps en Deployment](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/mlops-deployment.md): 24 vragen, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-data-structures