由 dawei 在Unix系统上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。这些工具为后续的软件安装和依赖管理打下基础。
AI绘图结果，仅供参考
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，安装Anaconda或Miniconda可以简化依赖管理和虚拟环境的创建，避免不同项目间的冲突。
数据科学工作流通常涉及Jupyter Notebook或VS Code等编辑器。确保安装了Python内核支持，并配置好IPython以增强交互式编程体验。对于大型数据集，可考虑使用Docker容器来保持环境一致性。
系统性能优化同样重要。调整swap空间、启用透明大页（THP）以及优化文件系统参数，有助于提升计算密集型任务的效率。定期清理无用包和日志文件，也能维持系统的稳定运行。
•文档记录和版本控制不可忽视。使用Git跟踪环境配置变化，并在README中说明依赖项和安装步骤。这不仅方便团队协作，也便于后期维护和迁移。