由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，需要从基础工具开始。安装必要的开发工具链，如GCC、Make和Python的开发包，可以确保后续软件的顺利编译和运行。
使用包管理器安装常用的数据科学库是高效的方法。例如，在Debian/Ubuntu系统上，可以通过apt安装Python的pip和虚拟环境工具，从而避免全局依赖冲突。
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配置Python虚拟环境能有效隔离不同项目的依赖。使用venv或conda创建独立环境，可避免版本冲突，并简化依赖管理。
安装Jupyter Notebook或JupyterLab可以提升交互式数据分析的效率。通过pip或conda安装后，启动服务即可在浏览器中进行代码编写和结果展示。
数据科学常涉及大数据处理，安装Hadoop或Spark等分布式计算框架可提高数据处理能力。根据需求选择合适的版本，并配置环境变量以便调用。
使用Git进行版本控制有助于团队协作和项目管理。配置SSH密钥并设置远程仓库，能够方便地推送和拉取代码。
•定期更新系统和软件包，确保安全性和稳定性。使用systemctl或service管理服务，保持环境的高效运行。