由 dawei 在数据科学领域，运维实习生往往掌握了一些实用的工具和技巧，这些工具不仅能提升工作效率，还能帮助数据科学家更好地理解和处理数据。了解这些工具，是提升个人竞争力的重要一步。
Jupyter Notebook 是数据科学家最常用的开发环境之一，它支持交互式编程，便于快速验证想法和展示结果。结合 Python 和 R 语言，可以轻松进行数据分析和可视化。
Git 和 GitHub 是版本控制和协作的利器，无论是代码管理还是项目文档的维护，都能提高团队的协作效率。通过分支管理和 Pull Request，可以有效避免代码冲突。
Docker 提供了一种轻量级的虚拟化方式，让数据科学家能够快速部署和运行应用，确保开发、测试和生产环境的一致性，减少因环境差异导致的问题。
VS Code 是一款功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言和插件扩展，适合进行代码编写、调试和版本控制。其内置的终端和调试功能也极大提升了开发体验。
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•掌握一些基本的 Linux 命令和 Shell 脚本，可以帮助数据科学家更高效地处理文件、监控系统资源，并自动化日常任务。