由 dawei 在Unix系统上搭建数据科学环境，首先需要确保系统基础软件已更新。使用包管理器如apt或yum安装必要的开发工具和依赖库，例如gcc、make和libssl等。
接下来，推荐安装Python及其相关库。通过官方渠道下载Python源码并编译安装，或使用系统包管理器安装预编译版本。安装完成后，利用pip或conda管理虚拟环境，避免全局依赖冲突。
数据科学常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。在虚拟环境中安装这些库时，建议使用requirements.txt文件记录依赖，便于后续部署和复现。
对于大规模数据处理，可考虑安装Jupyter Notebook或VS Code作为交互式开发工具。配置SSH访问和远程服务器连接，提升代码调试和执行效率。
高性能计算需求下，可安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。同时，配置环境变量，确保深度学习框架如TensorFlow或PyTorch能正确识别硬件资源。
AI绘图结果，仅供参考
•定期备份配置文件和虚拟环境，防止系统更新导致的兼容性问题。通过脚本自动化部分配置流程，提高工作效率。