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和库是关键，例如GCC编译器、Python及其包管理器pip或conda。这些工具能够支持后续的软件安装和依赖管理。
选择合适的Python环境是提升工作效率的重要步骤。使用虚拟环境（如venv或conda）可以隔离不同项目的需求，避免依赖冲突。同时，确保安装最新版本的Python以利用最新的功能和安全性更新。
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安装常用的数据科学库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn可以通过pip或conda完成。建议定期更新这些库以获得性能优化和新特性。•Jupyter Notebook或JupyterLab是进行交互式数据分析的理想工具。
配置版本控制工具如Git有助于代码管理和协作。安装Git后，设置全局用户名和邮箱，并熟悉基本命令如commit、push和pull。结合GitHub或GitLab可以更好地管理项目。
•保持系统的整洁和安全。定期清理不必要的文件和包，使用防火墙和权限管理来保护系统。良好的习惯能显著提升数据科学工作的稳定性和效率。