由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保基础工具链的安装与更新。常见的工具包括Python、Bash、Git以及文本编辑器如Vim或Nano。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以高效地安装和维护这些工具。
Python是数据科学的核心语言，建议通过官方渠道或使用pyenv进行版本管理。虚拟环境工具如venv或conda能有效隔离项目依赖，避免库冲突。安装必要的科学计算库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，可提升开发效率。
数据科学工作流通常涉及Jupyter Notebook或VS Code等集成开发环境。Jupyter支持交互式编程，适合快速原型开发；而VS Code则提供更全面的代码编辑和调试功能。根据需求选择合适的工具，并配置好内核和扩展。
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版本控制是协作和项目管理的关键。Git配合GitHub或GitLab可以实现代码的版本管理和团队协作。定期提交更改，并遵循良好的提交信息规范，有助于提高项目的可维护性。
•保持系统的整洁与安全。定期清理无用的包和文件，设置合理的权限控制，避免不必要的安全风险。同时，监控系统资源使用情况，确保计算任务的稳定运行。