由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，第一步是确保系统软件包是最新的。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）更新系统，可以避免依赖冲突和安全漏洞。
安装必要的开发工具和库是关键步骤。例如，安装g++、make、libssl-dev等工具，能够支持后续的Python包编译和运行。同时，安装git有助于版本控制和代码管理。
Python是数据科学的核心语言，推荐使用Anaconda或Miniconda来管理Python环境。它们提供了预编译的科学计算库，简化了依赖管理，并能创建隔离的虚拟环境。
配置环境变量可以让命令行工具更高效地工作。将Python路径、虚拟环境目录等添加到PATH中，可以快速调用常用命令，无需每次都输入完整路径。
使用Jupyter Notebook或VS Code作为交互式开发工具，能够提升数据分析效率。Jupyter支持实时代码执行和可视化，而VS Code则提供强大的代码编辑和调试功能。
AI绘图结果，仅供参考
•定期备份配置文件和环境设置，有助于在系统重装或迁移时快速恢复工作环境。使用脚本自动化配置过程，也能节省大量时间。