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Git Rebase richtig nutzen: Ein Einsteiger-Tutorial

Finde heraus, was Git Rebase ist und wie du es in deinen Data-Science-Workflows einsetzt.
Aktualisiert 18. Sept. 2026  · 8 Min. lesen

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Da Data Science, Data Engineering und Machine Learning heute in fast allen Bereichen des Tagesgeschäfts präsent sind, können Datenprofis nicht mehr isoliert arbeiten. Stattdessen müssen sie eng mit Softwareentwicklerinnen und -entwicklern zusammenarbeiten, um Data-Science-Projekte produktionsreif und skalierbar zu machen. Das bedeutet: Datenprofis brauchen zusätzlich entwicklungsnahe Tools in ihrem Skillset – darunter Git.

Git ist ein Open-Source-Tool für Versionsverwaltung. Es hilft Entwicklerinnen, Entwicklern und Datenprofis, Änderungen an Projektdateien wie Python-Skripten und Datensätzen effizient nachzuverfolgen. So bleibt die Historie erhalten, Aufgaben lassen sich synchronisieren, und Teams können ohne Informationsverlust zusammenarbeiten. Ein idealer Einstieg in Git ist unser Introduction to Git Course.

Eine der wichtigsten Funktionen von Git sind Branches. Mit Branches lassen sich mehrere Versionen eines Projekts sauber parallel entwickeln und nachvollziehen. Irgendwann musst du den Fortschritt eines Branches in einen anderen übernehmen. Dafür gibt es verschiedene Strategien – vor allem die Befehle git merge und git rebase.

Ziel dieses Artikels ist es, git rebase vorzustellen – ein Befehl, der Branches integriert, indem er eine Sequenz von Commits aus einem Quell-Branch oben auf einen Ziel-Branch (in der Regel den main-Branch) setzt.

Git Rebase verstehen

Stell dir vor, du arbeitest gemeinsam mit anderen Datenprofis an einem Data-Science-Projekt und bist für die Entwicklung eines Dashboards mit PowerBI zuständig, basierend auf Daten aus früheren Commits.

Weil du hauptsächlich für das Dashboard verantwortlich bist, legst du dafür einen eigenen Branch an. Währenddessen bringt das Team den main-Branch mit neuen Commits auf den neuesten Stand. Die Situation sieht so aus:

Creating a branch for a new feature

Abbildung 1. Quelle

Nun sind die neuesten Commits im main-Branch für deinen Branch relevant – zum Beispiel, weil neue Datensätze hinzugekommen sind, die dein Dashboard bereichern. Du musst diese Commits in deinen Branch übernehmen. Dafür gibt es zwei Wege: Mergen oder Rebasen.

Wenn du die Branches mit git merge zusammenführst, entsteht in deinem Branch ein neuer Merge-Commit, der die aktuellen Änderungen aus main mit deinem Branch vereint.

Merging branches.

Abbildung 2. Quelle

git merge ist nicht-destruktiv, das heißt, die Historien beider Branches bleiben unverändert. Das ist gut für die Nachvollziehbarkeit, führt aber auch zu mehr Komplexität, weil du gerade bei einem aktiven main-Branch immer wieder neue, zusätzliche Merge-Commits einpflegen musst. Außerdem kann es zu Merge-Konflikten kommen, wie in diesem Blog zum Lösen von Merge-Konflikten erklärt.

Mit git rebase hingegen verschiebst du deinen gesamten Branch auf die Spitze des main-Branches. Dabei wird die Projekt-Historie umgeschrieben, indem für jeden Commit in deinem Branch neue Commits erzeugt und oben auf main gesetzt werden. Das Ergebnis sieht so aus:

Rebasing branches

Abbildung 3. Quelle

git rebase ist ideal, um die Projekt-Historie klar zu halten. Indem du den gesamten Feature-Branch an die Spitze von main setzt, entsteht eine saubere, lineare Historie, die sich leichter nachvollziehen lässt. Zusätzliche Merge-Commits wie bei git merge entfallen.

Allerdings bringt git rebase auch mögliche Konflikte und Fallstricke mit sich. Weil die Commit-Historie geändert wird und keine Merge-Commits entstehen, ist schwerer erkennbar, wann Änderungen durch das Rebase eingeflossen sind – die Nachverfolgbarkeit leidet. Noch wichtiger: Wenn dabei unbeabsichtigt der main-Branch verändert wird und du diese Änderungen in das Remote-Repository pusht, kann das zu unerwarteten Konflikten mit der Arbeit anderer führen. Nutze git rebase daher umsichtig und nur in passenden Situationen.

Schauen wir uns nun an, wie git rebase in der Praxis funktioniert!

Git Rebase ausführen

Um git rebase zu veranschaulichen, greifen wir das Beispiel aus dem letzten Abschnitt auf. In einem kollaborativen Projekt holst du zuerst die Inhalte aus dem Remote-Repository (in der Cloud oder auf einem Server) und aktualisierst dein lokales Repository mit den neuesten Änderungen, damit du mit dem Team auf demselben Stand bist. Das geht mit git pull, ausgeführt im Terminal:

git pull

Jetzt legst du den neuen Branch für das PowerBI-Dashboard an:

git checkout -b powerbi_dashboard

Nachdem der Branch erstellt ist, arbeitest du weiter und zeichnest deinen Fortschritt mit mehreren Commits auf. Zum Beispiel erstellst du einen Commit, nachdem du die Plots fürs Dashboard aufgebaut hast.

git add .  
git commit -m "powerbi_dashboard/add_plots"

Währenddessen macht dein Team im main-Branch relevante Fortschritte für dein Dashboard. Wieder rufst du zunächst git pull auf, um die Updates aus dem Remote zu holen und lokal zu übernehmen. So entsteht die in Abbildung 1 gezeigte Situation.

Ab hier kannst du zwischen git merge und git rebase wählen. Entscheidest du dich für Letzteres, verschiebst du deinen Branch mit git rebase auf die Spitze von main.

git checkout -b powerbi_dashboard
git rebase main 

Interaktives Rebase

Ohne weitere Optionen setzt git rebase alle Commits deines Branches auf den aktuellen Kopf von main um. Willst du mehr Kontrolle darüber, wie Commits verschoben werden, nutze den interaktiven Modus. So kannst du die Commit-Historie bereinigen, bevor du deinen Branch auf main setzt – das schafft Klarheit.

Starte ein interaktives Rebase, indem du die Option i an den git rebase-Befehl anhängst:

git checkout -b powerbi_dashboard
git rebase -i main

Daraufhin öffnet sich ein Editor, in dem du das Verhalten von Git für jeden zu rebasenden Commit steuern kannst. Möglich sind u. a. Commit-Messages ändern, Commits zusammenfassen oder entfernen. Die vollständige Liste findest du in der Git-Dokumentation. So sieht der Editor beispielhaft aus:

pick 46s9451 powerbi_dashboard/add_plots #keep commit
reword 94561f6 powerbi_dashboard/set_data_connectors #edit commit message
drop 1f094y8 powerbi_dashboard/minor_changes #remove commit

Best Practices für Git Rebase

git rebase ist hilfreich, kann aber in falschen Szenarien für Verwirrung sorgen. Als Faustregel gilt: Nutze git rebase vorzugsweise in lokalen Repositories.

Besonders nützlich ist git rebase in einem dedizierten Branch für eine neue Funktion. So hältst du deine Commit-Historie sauber und linear, was anderen die Nachverfolgung erleichtert, wenn du deine Commits ins Remote-Repository pushst.

Während eines Rebases kann es zu Merge-Konflikten kommen – vor allem, wenn du die Commits deiner Kolleginnen und Kollegen im main-Branch länger nicht übernommen hast.

Dem beugst du vor, indem du deinen Branch regelmäßig gegen main rebasest. So stellst du sicher, dass ihr auf demselben Stand arbeitet.

Und zuletzt gilt: Vorbeugen ist besser als nachbessern. Sprich ein geplantes git rebase im Team ab, damit klare Leitlinien zu Einsatz und Rahmenbedingungen bestehen.

Fazit

Geschafft – du bist am Ende des Tutorials angekommen. Glückwunsch! git rebase lohnt sich als fester Bestandteil deiner Git-Workflows. Aber Git kann noch viel mehr – ein unverzichtbares Tool für Developer und Datenprofis.

Hier findest du einige DataCamp-Ressourcen, mit denen du Git meistern kannst. Viel Spaß beim Lernen!


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Javier Canales Luna
LinkedIn

Ich bin freiberufliche Datenanalystin und arbeite mit Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt an Data-Science-Projekten zusammen. Ich bin auch Ausbilder für Data Science mit mehr als 2 Jahren Erfahrung. Ich schreibe regelmäßig datenwissenschaftliche Artikel in englischer und spanischer Sprache, von denen einige auf etablierten Websites wie DataCamp, Towards Data Science und Analytics Vidhya veröffentlicht wurden. Als Datenwissenschaftlerin mit einem Hintergrund in Politik- und Rechtswissenschaften ist es mein Ziel, an der Schnittstelle von Politik, Recht und Technologie zu arbeiten und die Macht der Ideen zu nutzen, um innovative Lösungen und Erzählungen voranzutreiben, die uns dabei helfen können, dringende Herausforderungen wie die Klimakrise anzugehen. Ich betrachte mich als Autodidakt, der ständig lernt und ein überzeugter Verfechter der Multidisziplinarität ist. Es ist nie zu spät, neue Dinge zu lernen.

Themen
Datenwissenschaft