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和Make。这些工具能够支持后续的软件编译与依赖管理。
AI绘图结果，仅供参考
安装Python是数据科学工作的基础。建议使用pyenv管理多个Python版本，确保项目间的环境隔离。同时，通过pip或conda安装常用的数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
为了提高效率，可以配置SSH密钥以方便远程访问服务器。•使用tmux或screen可以实现多窗口管理，避免因网络中断导致的工作丢失。
数据科学工作常涉及大量文件操作，熟悉grep、awk、sed等命令行工具能显著提升处理效率。同时，利用Git进行版本控制，有助于团队协作和代码管理。
•定期更新系统和软件包，确保安全性和兼容性。使用包管理器如Homebrew（macOS）或APT（Ubuntu）来简化维护过程。