La ciencia de datos va más allá del análisis de datos y requiere que los profesionales trabajen con herramientas más avanzadas. Por lo tanto, si trabajas con Big Data y necesitas realizar cómputo complejo o crear gráficos agradables e interactivos, Python es una de las soluciones más eficientes que existen.
La legibilidad de Python y la sintaxis simple hacen que sea relativamente fácil de aprender, incluso para los no programadores. Además, Python tiene muchas bibliotecas de análisis de datos que facilitan tu trabajo.
Por supuesto, los requisitos de Python para los Data Scientist son diferentes de los ingenieros y desarrolladores de software. Los expertos deben sentirse cómodos con la sintaxis Python básica, los tipos de datos incorporados y las bibliotecas más populares para el análisis de datos. Estos son los temas que generalmente se tratan en las preguntas de la entrevista de Python en el área de los datos.
- ¿Cuáles son los tipos de datos utilizados en Python?
Python tiene los siguientes tipos de datos incorporados:
- Number (float, integer)
- String
- Tuple
- List
- Set
- Dictionary
Los números, las cadenas y las tuplas son tipos de datos inmutables, lo que significa que no se pueden modificar durante el tiempo de ejecución. Las listas, los conjuntos y los diccionarios son mutables, lo que significa que se pueden modificar durante el tiempo de ejecución.
- Explica la diferencia entre listas y tuplas
Tanto las listas como las tuplas están formadas por elementos, que son valores de cualquier tipo de datos de Python. Sin embargo, estos tipos de datos tienen una serie de diferencias:
Las listas son mutables, mientras que las tuplas son inmutables.
Las listas se crean entre corchetes (por ejemplo, my_list = [a, b, c]), mientras que las tuplas están entre paréntesis (por ejemplo, my_tuple = (a, b, c)).
Las listas son más lentas que las tuplas.
- ¿Qué es un diccionario de Python?
Un diccionario es uno de los tipos de datos incorporados en Python. Define un mapeo desordenado de claves únicas a valores. Los diccionarios se indexan por claves y los valores pueden ser cualquier tipo de datos de Python válido (incluso una clase definida por el usuario). Cabe destacar que los diccionarios son mutables, lo que significa que pueden modificarse. Un diccionario se crea con llaves y se indexa utilizando la notación de corchete.
- ¿Qué son las funciones lambda?
Las funciones Lambda son funciones anónimas en Python. Son muy útiles cuando necesitas definir una función que es muy corta y consiste en una sola expresión. Entonces, en lugar de definir formalmente la pequeña función con un nombre, cuerpo y declaración de retorno específicos, puede escribir todo en una línea corta de código usando una función lambda.
- ¿Qué bibliotecas utilizan los científicos de datos para trazar datos en Python?
Matplotlib es la biblioteca principal utilizada para trazar datos en Python. Sin embargo, los gráficos creados con esta biblioteca necesitan muchos ajustes para que se vean brillantes y profesionales. Por esa razón, muchos científicos de datos prefieren Seaborn, que le permite crear gráficos atractivos y significativos con una sola línea de código.
- ¿Qué IDE de Python son los más populares en la ciencia de datos?
Por supuesto, no se le hará esta pregunta exacta, pero es probable que su posible empleador aún desee tener una idea más clara de cómo trabaja con Python y de la exposición que tiene al idioma.
En ese caso, es bueno saber que Jupyter Notebook, PyCharm y Spyder son todos buenos IDE de Python, pero Jupyter Notebook es posiblemente el mejor para la ciencia de datos.
Esperamos que estas preguntas y respuestas le ayuden a sentirse seguro durante su próxima entrevista para la posición de Data Scientist. Por supuesto, ten en cuenta que estas son sólo algunas de las preguntas más populares de la entrevista de Python realizadas en un nivel básico.
