# โครงสร้างข้อมูล Python (Data Science & ML)

> List, dictionary, set, tuple, list comprehension, generator, itertools

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Junior
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions.md)

## 1. ความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง list และ tuple ใน Python คืออะไร?

**คำตอบ**

List เป็น mutable (แก้ไขได้หลังสร้าง) ในขณะที่ tuple เป็น immutable (แก้ไขไม่ได้) ความ immutable นี้ทำให้ tuple เป็น hashable และสามารถใช้เป็น key ของ dictionary ได้ ซึ่งต่างจาก list นอกจากนี้ tuple ยังมีประสิทธิภาพดีกว่าเล็กน้อยทั้งด้านหน่วยความจำและความเร็วในการเข้าถึง

## 2. ควรใช้เมธอดใดเพื่อเพิ่มสมาชิกที่ท้ายของ list ใน Python?

**คำตอบ**

เมธอด append() เพิ่มสมาชิกเดียวที่ท้ายของ list มันจะแก้ไข list แบบ in-place และคืนค่า None หากต้องการเพิ่มหลายสมาชิก ให้ใช้ extend() หรือโอเปอเรเตอร์ += เมธอด insert() ใช้เพื่อเพิ่มในตำแหน่งที่ระบุ

## 3. จะสร้าง dictionary ว่างใน Python ได้อย่างไร?

**คำตอบ**

สามารถสร้าง dictionary ว่างได้ด้วย {} หรือ dict() ไวยากรณ์ {} กระชับกว่าและเร็วกว่าเล็กน้อย สัญลักษณ์ {} สร้าง dictionary ว่าง ในขณะที่ set() สร้าง set ว่าง สำหรับ set ว่างต้องใช้ set() เท่านั้นเพราะ {} ถูกสงวนไว้สำหรับ dictionary

## มีอีก 17 คำถาม

- ผลลัพธ์ของนิพจน์ [x**2 for x in range(5)] คืออะไร?
- ลักษณะใดที่ทำให้ set แตกต่างจาก collection อื่น ๆ ใน Python?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Science & ML อื่นๆ

- [พื้นฐาน Python](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25 คำถาม, Junior
- [การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุด้วย Python](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน Git](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน SQL](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน NumPy](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน Pandas](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22 คำถาม, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16 คำถาม, Junior
- [SQL Joins และคิวรีขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [Pandas ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [การแสดงผลข้อมูลด้วย Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การแสดงผลแบบโต้ตอบด้วย Plotly](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [สถิติเชิงพรรณนา](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [สถิติเชิงอนุมาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/web-scraping.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [ML แบบมีผู้สอน: การถดถอย](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [ML แบบมีผู้สอน: การจำแนกประเภท](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Decision Trees และ Ensembles](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Unsupervised ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [ML Pipelines และการตรวจสอบ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [Time Series และการพยากรณ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [พื้นฐาน Deep Learning](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24 คำถาม, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22 คำถาม, Senior
- [CNN และการจำแนกภาพ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24 คำถาม, Senior
- [RNN และซีเควนซ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22 คำถาม, Senior
- [Transformers และ Attention](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24 คำถาม, Senior
- [NLP และ Hugging Face](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24 คำถาม, Senior
- [GenAI และ LangChain](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24 คำถาม, Senior
- [MLOps และการ Deploy](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24 คำถาม, Senior

---

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