# Programação Orientada a Objetos em Python (Data Science & ML) > Classes, objetos, herança, encapsulamento, polimorfismo, métodos especiais, decoradores - 20 perguntas de entrevista - Junior - [Perguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista.md) ## 1. O que é uma classe em Python? **Resposta** Uma classe é um modelo (blueprint) para criar objetos que compartilham os mesmos atributos e métodos. Define a estrutura e o comportamento dos objetos que serão instanciados a partir dela. As classes permitem organizar o código de forma modular e reutilizável agrupando dados e funcionalidades relacionados. ## 2. Qual é o papel do método __init__ em uma classe Python? **Resposta** O método __init__ é o construtor da classe. É chamado automaticamente ao criar uma nova instância e permite inicializar os atributos do objeto com valores específicos. É onde tipicamente se define o estado inicial do objeto atribuindo valores aos atributos de instância através de self. ## 3. O que representa o parâmetro self nos métodos de uma classe? **Resposta** O parâmetro self representa a instância atual da classe. Permite acessar os atributos e métodos do objeto de dentro da classe. Embora o nome self seja uma convenção, é fortemente recomendado usá-lo para a legibilidade do código. Python passa automaticamente a instância como primeiro argumento ao chamar um método. ## Mais 17 perguntas disponiveis - Qual é a diferença entre um atributo de classe e um atributo de instância? - Como criar uma instância de uma classe chamada Person em Python? Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login ## Outros temas de entrevista Data Science & ML - [Fundamentos de Python](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/python-basics.md): 25 perguntas, Junior - [Estruturas de dados em Python](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/python-data-structures.md): 20 perguntas, Junior - [Fundamentos do Git](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/git-fundamentals.md): 18 perguntas, Junior - [Fundamentos de SQL](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Fundamentos de NumPy](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/numpy-fundamentals.md): 22 perguntas, Junior - [Fundamentos de Pandas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/pandas-basics.md): 22 perguntas, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/jupyter-colab.md): 16 perguntas, Junior - [SQL Joins e consultas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/sql-joins-advanced.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Pandas avançado](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/pandas-advanced.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Visualização com Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/matplotlib-seaborn.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Visualizações interativas com Plotly](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/plotly-interactive.md): 18 perguntas, Mid-Level - [Estatística descritiva](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/statistics-descriptive.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Estatística inferencial](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/statistics-inferential.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/web-scraping.md): 18 perguntas, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/bigquery-cloud.md): 18 perguntas, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/feature-engineering.md): 22 perguntas, Mid-Level - [ML Supervisionado: Regressão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-supervised-regression.md): 24 perguntas, Mid-Level - [ML Supervisionado: Classificação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-supervised-classification.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Árvores de Decisão e Ensembles](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-trees-ensembles.md): 24 perguntas, Mid-Level - [ML Não Supervisionado](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-unsupervised.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Pipelines ML e Validação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-pipelines-validation.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Séries Temporais e Previsão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/time-series-forecasting.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Fundamentos de Deep Learning](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/deep-learning-fundamentals.md): 24 perguntas, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/tensorflow-keras.md): 22 perguntas, Senior - [CNN e classificação de imagens](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/cnn-image-classification.md): 24 perguntas, Senior - [RNN e Sequências](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/rnn-sequences.md): 22 perguntas, Senior - [Transformers e Attention](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/transformers-attention.md): 24 perguntas, Senior - [NLP e Hugging Face](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/nlp-huggingface.md): 24 perguntas, Senior - [GenAI e LangChain](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/genai-langchain.md): 24 perguntas, Senior - [MLOps e Implantação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/mlops-deployment.md): 24 perguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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