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g++，这些是编译许多数据科学库所必需的。使用包管理器如apt或brew可以快速完成安装。
Python是数据科学的核心语言，建议使用官方发行版或通过pyenv管理多个Python版本。安装pip后，可以方便地安装NumPy、Pandas等常用库。同时，推荐使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖。
Jupyter Notebook是交互式数据分析的利器，可以通过pip安装并配置为本地服务器运行。设置好内核后，可以在浏览器中直接编写和执行代码，提升工作效率。
数据科学常涉及大型数据集，因此需要高效的文件处理工具。安装GNU core utilities如awk、sed和grep，能够帮助快速处理文本数据。•使用SQLite或PostgreSQL等轻量级数据库也能提高数据管理效率。
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•确保系统更新和安全配置。定期运行系统更新命令，关闭不必要的服务，避免潜在的安全风险。良好的环境配置能显著提升数据科学工作的流畅度和稳定性。