# Python Objectgeoriënteerd Programmeren (Data Science & ML)

> Classes, objecten, overerving, encapsulatie, polymorfisme, speciale methodes, decorators

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

## 1. Wat is een class in Python?

**Antwoord**

Een class is een blauwdruk (blueprint) voor het maken van objecten die dezelfde attributen en methodes delen. Het definieert de structuur en het gedrag van objecten die ervan zullen worden geïnstantieerd. Classes maken het mogelijk om code op een modulaire en herbruikbare manier te organiseren door gerelateerde data en functionaliteit te groeperen.

## 2. Wat is de rol van de __init__ methode in een Python class?

**Antwoord**

De __init__ methode is de constructor van de class. Het wordt automatisch aangeroepen bij het maken van een nieuwe instantie en maakt het mogelijk om object-attributen met specifieke waarden te initialiseren. Dit is waar je typisch de initiële staat van het object definieert door waarden toe te wijzen aan instance-attributen via self.

## 3. Wat vertegenwoordigt de self parameter in class methodes?

**Antwoord**

De self parameter vertegenwoordigt de huidige instantie van de class. Het maakt toegang tot object-attributen en -methodes vanuit de class mogelijk. Hoewel de naam self een conventie is, wordt sterk aanbevolen deze te gebruiken voor de leesbaarheid van de code. Python geeft automatisch de instantie door als eerste argument bij het aanroepen van een methode.

## Nog 17 vragen beschikbaar

- Wat is het verschil tussen een class attribute en een instance attribute?
- Hoe maak je een instantie van een class genaamd Person in Python?

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-datastructuren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-data-structures.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-oop