由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要安装必要的软件工具。常用的工具有Python、R、Jupyter Notebook以及相关的科学计算库如NumPy和Pandas。确保使用包管理器如apt或brew来安装这些工具，以保持系统的整洁和可维护性。
环境变量的设置对数据科学工作流至关重要。通过修改~/.bashrc或~/.zshrc文件，可以添加路径到环境变量中，方便在终端直接调用Python或R脚本。同时，建议为不同项目创建独立的虚拟环境，避免依赖冲突。
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性能调优方面，合理分配系统资源是关键。可以通过调整内核参数，如文件描述符限制和网络超时设置，提升程序运行效率。•监控系统资源使用情况，利用top、htop或iostat等工具识别瓶颈，并根据需求优化硬件配置。
数据存储和处理也是性能调优的重要部分。使用SSD代替传统硬盘可以显著提高I/O速度，而采用内存数据库如Redis可加速频繁访问的数据查询。对于大规模数据集，考虑使用分布式计算框架如Hadoop或Spark来分担负载。
•定期更新系统和软件包，不仅有助于安全防护，还能获得性能改进和新功能支持。保持良好的文档记录习惯，有助于后续维护和团队协作。