由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境，需要从基础工具开始。安装必要的开发工具链，如gcc、make和gdb，能够确保后续软件的编译和运行。同时，安装版本控制工具git，便于管理代码和协作。
选择合适的shell环境可以提升工作效率。Bash是默认选项，但Zsh配合Oh My Zsh插件能提供更强大的命令补全和主题支持。配置好环境变量，将常用路径加入PATH，可以快速访问工具。
AI绘图结果，仅供参考
安装Python是数据科学的核心步骤。使用pyenv管理多个Python版本，避免环境冲突。通过pip或conda安装常用库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，确保依赖项正确安装。
数据科学常涉及大型数据集，因此需要配置高效的文件系统和存储方案。使用SSD提升I/O性能，合理规划目录结构，便于管理和检索数据。同时，设置定时备份策略，防止数据丢失。
•利用虚拟化技术如Docker，可以创建隔离且可复现的环境。编写Dockerfile定义依赖和配置，简化部署流程，提高团队协作效率。