由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，首先需要确保系统基础工具的安装。推荐使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）来安装常用工具，例如git、curl、wget和build-essential等。
安装Python是数据科学环境的核心步骤。建议使用官方源码编译安装最新版本，或者通过pyenv管理多个Python版本。同时，配置虚拟环境工具如venv或conda，有助于隔离项目依赖。
数据科学常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。使用pip或conda安装这些库时，应确保网络连接稳定，并考虑使用镜像源加速下载过程。
AI绘图结果，仅供参考
对于大规模数据处理，可安装Jupyter Notebook或VS Code作为开发工具。Jupyter支持交互式编程，而VS Code则提供更强大的代码编辑和调试功能。两者均可通过包管理器或官方渠道安装。
配置环境变量和路径文件（如.bashrc或.zshrc）可以提升工作效率。将常用命令和路径加入环境变量后，无需重复输入完整路径即可调用工具。
•定期更新系统和软件包，以确保安全性和兼容性。使用cron或systemd定时任务，可自动化执行备份和日志清理等维护操作。