由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，首先需要确保系统基础组件的安装与更新。使用包管理器如apt、yum或brew可以高效地安装和管理软件包。保持系统更新有助于避免安全漏洞，并确保依赖库的兼容性。
安装Python是数据科学工作的核心步骤。推荐使用官方发行版或通过conda进行管理。配置虚拟环境能够隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。同时，安装Jupyter Notebook或VS Code等工具可以提升开发效率。
数据科学工作常涉及大量计算和内存操作，合理配置系统资源至关重要。调整内核参数、优化文件系统性能以及设置合理的交换分区可以显著提升程序运行效率。•使用SSD作为存储介质能加快数据读取速度。
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环境变量的设置对脚本执行和程序运行有直接影响。通过修改.bashrc或.zshrc文件，可以自定义路径、别名和全局变量。确保环境变量正确无误，有助于减少运行时错误。
日志管理和监控工具可以帮助追踪系统状态和程序行为。使用syslog、journalctl或Prometheus等工具，可以实时监控CPU、内存和磁盘使用情况，及时发现潜在问题。