# Об'єктно-орієнтоване програмування Python (Data Science & ML)

> Класи, об'єкти, успадкування, інкапсуляція, поліморфізм, спеціальні методи, декоратори

- 20 питань зі співбесід
- Junior
- [Питання зі співбесід: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy.md)

## 1. Що таке клас у Python?

**Відповідь**

Клас — це шаблон (blueprint) для створення об'єктів, які мають однакові атрибути та методи. Він визначає структуру та поведінку об'єктів, які будуть створені з нього. Класи дозволяють організовувати код модульно та з можливістю повторного використання, групуючи пов'язані дані та функціональність разом.

## 2. Яка роль методу __init__ у класі Python?

**Відповідь**

Метод __init__ є конструктором класу. Він автоматично викликається при створенні нового екземпляра і дозволяє ініціалізувати атрибути об'єкта конкретними значеннями. Саме тут зазвичай визначається початковий стан об'єкта шляхом присвоєння значень атрибутам екземпляра через self.

## 3. Що представляє параметр self у методах класу?

**Відповідь**

Параметр self представляє поточний екземпляр класу. Він дозволяє отримати доступ до атрибутів та методів об'єкта зсередини класу. Хоча ім'я self є конвенцією, наполегливо рекомендується використовувати його для читабельності коду. Python автоматично передає екземпляр як перший аргумент при виклику методу.

## Ще 17 доступних питань

- Яка різниця між атрибутом класу та атрибутом екземпляра?
- Як створити екземпляр класу з назвою Person у Python?

Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login

## Інші теми співбесід Data Science & ML

- [Основи Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-basics.md): 25 запитань, Junior
- [Структури даних Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-data-structures.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Git](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/git-fundamentals.md): 18 запитань, Junior
- [Основи SQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 20 запитань, Junior
- [Основи NumPy](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/numpy-fundamentals.md): 22 запитань, Junior
- [Основи Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-basics.md): 22 запитань, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/jupyter-colab.md): 16 запитань, Junior
- [SQL Joins та розширені запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-joins-advanced.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Просунутий Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-advanced.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Візуалізація з Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/matplotlib-seaborn.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інтерактивні візуалізації з Plotly](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/plotly-interactive.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-descriptive.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інференційна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-inferential.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/web-scraping.md): 18 запитань, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/bigquery-cloud.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/feature-engineering.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Регресія](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-regression.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Класифікація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-classification.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Дерева рішень та ансамблі](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-trees-ensembles.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Некероване ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-unsupervised.md): 22 запитань, Mid-Level
- [ML Pipelines та валідація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-pipelines-validation.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Часові ряди та прогнозування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/time-series-forecasting.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Основи Deep Learning](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/deep-learning-fundamentals.md): 24 запитань, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/tensorflow-keras.md): 22 запитань, Senior
- [CNN та класифікація зображень](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/cnn-image-classification.md): 24 запитань, Senior
- [RNN та послідовності](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/rnn-sequences.md): 22 запитань, Senior
- [Transformers та Attention](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/transformers-attention.md): 24 запитань, Senior
- [NLP та Hugging Face](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/nlp-huggingface.md): 24 запитань, Senior
- [GenAI та LangChain](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/genai-langchain.md): 24 запитань, Senior
- [MLOps та розгортання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/mlops-deployment.md): 24 запитань, Senior

---

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