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，并安装必要的开发工具如GCC、Make和Git。这些工具能够支持后续的软件编译和版本控制需求。
安装Python是数据科学工作的基础。建议使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境，它们提供了丰富的科学计算库和虚拟环境功能。同时，确保Python版本与项目需求兼容。
配置环境变量可以提高工作效率。将常用工具的路径添加到PATH中，例如Python脚本目录或自定义命令。使用~/.bashrc或~/.zshrc文件进行设置，并在每次终端启动时加载。
AI绘图结果，仅供参考
为了提升代码编辑体验，推荐安装Vim、Emacs或VS Code。这些编辑器支持语法高亮、插件扩展和调试功能，有助于编写和维护复杂的数据科学脚本。
数据科学工作通常涉及大量文件处理和数据传输。安装并配置SSH密钥可以简化远程服务器访问，同时使用rsync或scp进行高效的数据同步。
定期更新系统和软件包能确保安全性和稳定性。使用包管理器如apt、yum或brew执行系统更新，并监控依赖库的版本变化。
•记录配置过程和遇到的问题有助于后续维护和团队协作。建议使用Markdown或Wiki文档保存配置说明，并保持版本控制。