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。推荐使用Bash或Zsh作为默认shell，并确保安装了必要的开发工具，如make、gcc和g++。
Python是数据科学的核心语言，建议通过pyenv管理多个Python版本，避免全局环境混乱。同时，使用virtualenv或conda创建隔离的虚拟环境，有助于项目依赖的管理。
数据科学常用的库包括NumPy、Pandas、Scikit-learn和Matplotlib等。可以通过pip或conda安装这些包，但要注意避免在系统Python中直接安装，以免影响其他程序。
对于大规模数据处理，R和Julia也是不错的选择。R适合统计分析，而Julia则在高性能计算方面表现出色。根据项目需求合理选择语言和工具。
使用Jupyter Notebook或JupyterLab可以提高交互式数据分析的效率。确保正确配置内核，并将Notebook文件存储在合适的位置，便于管理和共享。
AI绘图结果，仅供参考
版本控制工具如Git对数据科学项目至关重要。建议结合GitHub或GitLab进行代码托管，并养成良好的提交习惯，记录每次修改。
•定期更新系统和软件包，以确保安全性和兼容性。同时，备份重要数据和配置文件，防止意外丢失。