由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，首先需要安装必要的开发工具和依赖库。常用的工具有gcc、make、git等，可以通过包管理器如apt或brew进行安装。
AI绘图结果，仅供参考
Python是数据科学的核心语言，建议使用官方提供的版本管理工具如pyenv来安装和管理多个Python版本。同时，推荐使用虚拟环境工具如venv或conda来隔离项目依赖。
安装Jupyter Notebook可以方便地进行交互式数据分析。通过pip或conda安装后，启动命令为jupyter notebook，浏览器中输入提示的URL即可访问。
数据科学常用库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。使用pip install命令安装时，建议添加--user参数以避免权限问题。
为了提升性能，可以配置环境变量如PYTHONPATH，将常用库路径加入其中。•优化磁盘I/O和内存使用也能提高计算效率。
使用tmux或screen可以实现多窗口会话管理，方便在后台运行长时间任务。同时，定期清理无用文件和缓存有助于保持系统整洁。
•确保系统更新到最新版本，安装安全补丁，并监控系统资源使用情况，以维持稳定高效的数据科学工作环境。