由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保系统基础工具的安装。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以高效安装常用软件，例如Python、Git和编译工具链。
安装Python后，推荐使用虚拟环境来隔离项目依赖。通过venv或conda创建独立环境，避免全局包冲突，同时提升开发效率。
数据科学常用的库如NumPy、Pandas和Matplotlib可通过pip或conda安装。建议定期更新这些库以获取最新功能和安全补丁。
配置Jupyter Notebook可提高交互式数据分析体验。安装后设置密码和端口，确保安全性的同时方便远程访问。
AI绘图结果，仅供参考
使用SSH进行远程连接时，配置密钥认证比密码更安全且便捷。生成SSH密钥并添加到服务器的~/.ssh/authorized_keys文件中即可。
•合理利用Shell脚本自动化常见任务，例如数据备份、日志清理或环境检查，能显著提升工作效率。