由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境，首先需要安装基础工具链。推荐使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）来安装Python、Git、Make等常用工具。
安装Python后，建议创建虚拟环境以隔离项目依赖。使用venv或conda可以有效管理不同项目的库版本，避免全局环境混乱。
数据科学常用的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。通过pip或conda安装这些库时，注意选择与系统兼容的版本，确保性能和稳定性。
配置Jupyter Notebook可提升交互式分析效率。安装后修改配置文件，设置密码和访问权限，保障安全性。同时，可将Notebook目录指向项目文件夹，便于文件管理。
优化系统性能方面，调整内核参数如文件描述符限制和内存分配策略，有助于处理大规模数据集。•合理规划磁盘空间，使用SSD提升I/O速度，能显著加快数据读写过程。
AI绘图结果，仅供参考
定期更新系统和软件包，修复已知漏洞，提高整体安全性。同时，监控系统资源使用情况，及时发现并解决性能瓶颈。