Estratégias de code optimization em Python

"Como um programador Python experiente, analise o seguinte trecho de código Python para um algoritmo de processamento de dados (simulação de Monte Carlo ou análise de grandes datasets). Identifique gargalos de performance e proponha, de forma detalhada e justificada, pelo menos três estratégias de otimização de código. Para cada estratégia, forneça exemplos de código (antes e depois) e explique como ela contribui para a melhoria da eficiência, considerando fatores como tempo de execução, uso de memória e escalabilidade. O código inicial pode ser hipotético, mas representativo de um problema comum de performance em Python. Exemplo de trecho:

```python
import time
import random

def process_data_inefficient(num_samples):
    data = []
    for _ in range(num_samples):
        data.append(random.randint(0, 1000))

    results = []
    for i in range(len(data)):
        for j in range(len(data)):
            if i != j:
                results.append(data[i] * data[j])
    return sum(results)

# Simulação de uso
start_time = time.time()
result = process_data_inefficient(5000) # Número de amostras pode ser ajustado
end_time = time.time()
print(f"Resultado: {result}")
print(f"Tempo de execução: {end_time - start_time:.4f} segundos")
```

Sua análise deve ser prática e aplicável a cenários reais de otimização em projetos Python."