由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境时，选择合适的工具链是关键。通常包括Python、R、Jupyter Notebook、Anaconda等。安装前应确保系统已更新至最新版本，以避免兼容性问题。
使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以简化软件安装过程。对于Python环境，推荐使用Conda或虚拟环境（venv）来隔离依赖，避免全局环境污染。
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安装Jupyter Notebook后，可以通过命令行启动并配置访问权限。建议设置密码保护，并在生产环境中使用SSL加密连接，以提高安全性。
数据科学工作流中常涉及大量数据处理和可视化。安装必要的库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn能显著提升效率。同时，确保所有依赖项版本一致，减少运行时错误。
配置好环境后，定期备份重要文件和配置是良好的习惯。可以使用rsync或git进行版本控制，便于恢复和协作。•记录配置步骤有助于后续复现和团队共享。