由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，需要从基础工具链开始。安装必要的开发工具如gcc、make和git，能够确保后续软件的编译与版本控制顺利进行。
使用包管理器如apt或brew安装Python及其依赖库是常见做法。推荐使用虚拟环境工具如venv或conda来隔离项目依赖，避免全局环境污染。
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配置环境变量可以提升工作效率。将常用路径添加到PATH中，例如Python脚本目录或自定义工具的位置，便于在终端直接调用。
安装Jupyter Notebook或VS Code等集成开发环境，能提供交互式编程体验。确保内核与Python环境正确绑定，避免运行时出现兼容性问题。
数据科学常涉及大数据处理，安装并配置SSH密钥对，可实现无密码远程访问服务器，提高数据传输效率。
定期更新系统和软件包，有助于修复漏洞并获取新功能。使用crontab设置自动更新任务，减少手动维护负担。
日志记录与监控工具如syslog或Prometheus，可以帮助追踪环境运行状态，及时发现并解决问题。