# Git の基礎 (Data Science & ML) > コミット、ブランチ、マージ、リベース、コンフリクト、プルリクエスト、GitHub、共同作業ワークフロー - 18 面接問題 - Junior - [面接問題: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. Git とは何ですか? **回答** Git は 2005 年に Linus Torvalds によって作成された分散型バージョン管理システムです。SVN のような集中型システムとは異なり、各開発者はプロジェクト履歴の完全なコピーをローカルに持ちます。これによりオフラインでの作業が可能になり、共同作業ワークフローに大きな柔軟性をもたらします。 ## 2. ディレクトリ内で新しい Git リポジトリを初期化するコマンドはどれですか? **回答** git init コマンドは現在のディレクトリに新しい Git リポジトリを作成します。バージョン追跡に必要なすべての構造を含む隠しフォルダ .git を生成します: コミット履歴、ブランチ、ローカル設定、Git オブジェクト。 ## 3. git add と git commit の違いは何ですか? **回答** Git は変更されたファイルと履歴の間に中間ステージングエリア (インデックス) を使用します。git add は変更をこのステージングエリアに移動し、次のコミットに向けてファイルを準備します。次に git commit はステージングエリアの内容をリポジトリの永続的な履歴に記録します。 ## さらに15問利用可能 - Git のコミットとは何ですか? - Git リポジトリの現在の状態を表示するコマンドはどれですか? 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Science & ML面接トピック - [Pythonの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25問, Junior - [Pythonオブジェクト指向プログラミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20問, Junior - [Pythonのデータ構造](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.md): 20問, Junior - [SQLの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20問, Junior - [NumPyの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22問, Junior - [Pandasの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22問, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16問, Junior - [SQL Joinsと高度なクエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22問, Mid-Level - [Pandas応用](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24問, Mid-Level - [Matplotlib & Seabornによる可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20問, Mid-Level - [Plotlyによるインタラクティブな可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18問, Mid-Level - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20問, Mid-Level - [推測統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24問, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/web-scraping.md): 18問, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18問, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22問, Mid-Level - [教師あり機械学習:回帰](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24問, Mid-Level - [教師あり機械学習:分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24問, Mid-Level - [決定木とアンサンブル](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24問, Mid-Level - [教師なしML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22問, Mid-Level - [MLパイプラインと検証](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22問, Mid-Level - [時系列と予測](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22問, Mid-Level - [Deep Learningの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24問, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22問, Senior - [CNN と画像分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24問, Senior - [RNNとシーケンス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22問, Senior - [TransformersとAttention](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24問, Senior - [NLPとHugging Face](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24問, Senior - [GenAIとLangChain](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24問, Senior - [MLOps とデプロイ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals