由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境时，选择合适的工具链是关键。推荐使用Bash或Zsh作为默认shell，并安装必要的开发工具如gcc、make和git。这些工具为后续安装Python和其他依赖库提供了基础支持。
Python是数据科学的核心语言，建议通过官方包管理器或使用pyenv进行多版本管理。同时，使用虚拟环境（如venv或conda）可以隔离项目依赖，避免全局环境混乱。
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数据科学常用库如NumPy、Pandas、Scikit-learn等可通过pip或conda安装。对于更复杂的计算任务，可考虑安装Jupyter Notebook或JupyterLab，便于交互式编程和结果展示。
硬盘空间和内存管理同样重要。数据科学项目可能涉及大型数据集，建议使用SSD以提高读写速度，并定期清理临时文件和缓存。若需处理超大数据，可考虑分布式计算框架如Dask或Spark。
安全性方面，应避免以root权限运行日常任务，使用sudo执行必要操作。同时，定期更新系统和软件包，防止潜在漏洞被利用。
文档记录和版本控制是提升效率的重要手段。使用Git管理代码变更，并在README中说明环境依赖和安装步骤，有助于团队协作和后期维护。