由 dawei 在Unix系统环境下进行数据科学工作，需要合理配置开发环境以提升效率。选择合适的shell如bash或zsh，并安装必要的工具链，如Python、R、Git等，是基础步骤。
使用包管理器如Homebrew（macOS）或APT（Ubuntu）可以简化软件安装与更新流程。同时，配置环境变量和路径能够避免依赖冲突，提高命令行操作的便捷性。
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数据科学项目通常涉及大量文件处理和脚本运行，建议使用文本编辑器如VS Code或Vim，并结合终端进行高效开发。定期备份重要数据，利用rsync或git版本控制保障数据安全。
性能优化方面，合理设置内存和CPU资源分配，避免因资源不足导致任务失败。使用tmux或screen可实现多窗口会话管理，提升多任务处理能力。
实战中，通过编写自动化脚本减少重复劳动，利用crontab定时执行任务，提升工作效率。同时，监控系统日志和资源使用情况，有助于及时发现并解决问题。