# Fundamentos de Git (Data Science & ML) > Commits, branches, merge, rebase, conflictos, pull requests, GitHub, flujos de trabajo colaborativos - 18 preguntas de entrevista - Junior - [Preguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Qué es Git? **Respuesta** Git es un sistema de control de versiones distribuido creado por Linus Torvalds en 2005. A diferencia de los sistemas centralizados como SVN, cada desarrollador tiene una copia completa del historial del proyecto localmente. Esto permite trabajar sin conexión y ofrece gran flexibilidad para los flujos de trabajo colaborativos. ## 2. ¿Qué comando inicializa un nuevo repositorio Git en un directorio? **Respuesta** El comando git init crea un nuevo repositorio Git en el directorio actual. Genera una carpeta oculta .git que contiene toda la estructura necesaria para el seguimiento de versiones: historial de commits, branches, configuración local y objetos Git. ## 3. ¿Cuál es la diferencia entre git add y git commit? **Respuesta** Git usa un área de staging (index) intermedia entre los archivos modificados y el historial. git add mueve los cambios a esta área de staging, preparando los archivos para el próximo commit. git commit luego registra el contenido del área de staging en el historial permanente del repositorio. ## 15 preguntas más disponibles - ¿Qué es un commit en Git? - ¿Qué comando muestra el estado actual del repositorio Git? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Science & ML - [Fundamentos de Python](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/python-basics.md): 25 preguntas, Junior - [Programación Orientada a Objetos en Python](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/python-oop.md): 20 preguntas, Junior - [Estructuras de datos en Python](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/python-data-structures.md): 20 preguntas, Junior - [Fundamentos de SQL](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/sql-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Fundamentos de NumPy](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/numpy-fundamentals.md): 22 preguntas, Junior - [Fundamentos de Pandas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/pandas-basics.md): 22 preguntas, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/jupyter-colab.md): 16 preguntas, Junior - [SQL Joins y consultas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/sql-joins-advanced.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Pandas avanzado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/pandas-advanced.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Visualización con Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/matplotlib-seaborn.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Visualizaciones interactivas con Plotly](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/plotly-interactive.md): 18 preguntas, Mid-Level - [Estadística descriptiva](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/statistics-descriptive.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Estadística inferencial](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/statistics-inferential.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/web-scraping.md): 18 preguntas, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/bigquery-cloud.md): 18 preguntas, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/feature-engineering.md): 22 preguntas, Mid-Level - [ML Supervisado: Regresión](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-supervised-regression.md): 24 preguntas, Mid-Level - [ML Supervisado: Clasificación](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-supervised-classification.md): 24 preguntas, Mid-Level - [Árboles de Decisión y Ensembles](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-trees-ensembles.md): 24 preguntas, Mid-Level - [ML No Supervisado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-unsupervised.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Pipelines ML y Validación](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/ml-pipelines-validation.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Series Temporales y Pronóstico](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/time-series-forecasting.md): 22 preguntas, Mid-Level - [Fundamentos de Deep Learning](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/deep-learning-fundamentals.md): 24 preguntas, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/tensorflow-keras.md): 22 preguntas, Senior - [CNN y clasificación de imágenes](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/cnn-image-classification.md): 24 preguntas, Senior - [RNN y Secuencias](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/rnn-sequences.md): 22 preguntas, Senior - [Transformers y Attention](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/transformers-attention.md): 24 preguntas, Senior - [NLP y Hugging Face](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/nlp-huggingface.md): 24 preguntas, Senior - [GenAI y LangChain](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/genai-langchain.md): 24 preguntas, Senior - [MLOps y Despliegue](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista/mlops-deployment.md): 24 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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