由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要选择合适的shell和终端工具。Bash是默认的shell，但Zsh或Fish提供了更强大的功能和更好的用户体验。安装时可使用包管理器如apt、brew或yum。
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安装Python是构建数据科学环境的基础。推荐使用Anaconda或Miniconda，它们简化了环境管理和包安装。确保Python版本与项目需求兼容，并定期更新依赖库。
使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突。通过venv或conda创建独立环境，确保每个项目有清晰的依赖关系。在项目目录中保存环境配置文件，便于团队协作。
安装常用的数据科学库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn，可通过pip或conda进行。对于深度学习任务，TensorFlow和PyTorch也是常见选择。注意版本兼容性问题。
配置Jupyter Notebook或JupyterLab可以提升交互式数据分析体验。安装后设置工作目录和内核路径，确保代码运行顺畅。同时，考虑使用VS Code或PyCharm等IDE提高开发效率。
系统资源管理同样重要。监控内存和CPU使用情况，合理分配计算资源。对于大规模数据处理，可结合Docker容器或云服务扩展计算能力。