由 dawei 在Unix系统中进行数据科学工作，合理的配置能够显著提升效率。从命令行工具到环境变量，每一个细节都可能影响到数据处理的速度与稳定性。
安装必要的开发工具链是基础步骤。使用包管理器如Homebrew或APT，可以快速安装Python、R、Git等常用工具。确保所有依赖项都已正确安装，并且版本兼容。
配置Shell环境变量可以优化工作流程。通过编辑~/.bashrc或~/.zshrc文件，设置路径和别名，让常用命令更便捷。例如，添加alias python='python3'可以避免版本混淆。
使用虚拟环境管理项目依赖是数据科学中的常见做法。通过venv或conda创建独立环境，可以避免全局库的冲突，同时方便版本控制和部署。
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数据存储和访问方式也需合理规划。利用符号链接或挂载网络驱动器，可以统一管理数据源。同时，使用高效的文件格式如Parquet或HDF5，能加快读写速度。
•定期清理无用文件和更新系统软件，有助于保持系统的稳定性和安全性。良好的习惯能减少潜在问题，提高整体工作效率。