Question 1

Яка фундаментальна різниця між list та tuple у Python?

Accepted Answer

Списки є mutable (можна змінювати після створення), тоді як кортежі є immutable (не можна змінювати). Ця незмінність робить кортежі hashable і придатними для використання як ключі словників, на відміну від списків. Кортежі також трохи продуктивніші щодо використання пам'яті та швидкості доступу.

Question 2

Який метод слід використовувати для додавання елемента в кінець списку Python?

Accepted Answer

Метод append() додає один елемент у кінець списку. Він змінює список на місці й повертає None. Щоб додати кілька елементів, використовуйте extend() або оператор +=. Метод insert() дозволяє додавати в певній позиції.

Question 3

Як створити порожній словник у Python?

Accepted Answer

Порожній словник можна створити за допомогою {} або dict(). Синтаксис {} лаконічніший і трохи швидший. Запис {} створює порожній словник, тоді як set() створює порожній сет. Для порожнього сету обов'язково використовувати set(), оскільки {} зарезервовано для словників.

Структури даних Python

Яка фундаментальна різниця між list та tuple у Python?

Відповідь

Який метод слід використовувати для додавання елемента в кінець списку Python?

Відповідь

Як створити порожній словник у Python?

Відповідь

Який результат виразу [x**2 for x in range(5)]?

Яка характеристика відрізняє set від інших колекцій Python?

Інші теми співбесід Data Science & ML

Основи Python

Об'єктно-орієнтоване програмування Python

Основи Git

Основи SQL

Основи NumPy

Основи Pandas

Jupyter & Google Colab

SQL Joins та розширені запити

Просунутий Pandas

Візуалізація з Matplotlib & Seaborn

Інтерактивні візуалізації з Plotly

Описова статистика

Інференційна статистика

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

Кероване ML: Регресія

Кероване ML: Класифікація

Дерева рішень та ансамблі

Некероване ML

ML Pipelines та валідація

Часові ряди та прогнозування

Основи Deep Learning

TensorFlow & Keras

CNN та класифікація зображень

RNN та послідовності

Transformers та Attention

NLP та Hugging Face

GenAI та LangChain

MLOps та розгортання

Опануй Data Science & ML для наступної співбесіди