由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境时，选择合适的shell和包管理器是关键。Bash或Zsh作为默认shell，配合Homebrew或apt-get等包管理工具，可以高效地安装和管理依赖库。
安装Python是数据科学环境的基础。推荐使用pyenv管理多个Python版本，确保项目间的环境隔离。同时，使用pip或conda进行包安装，能有效避免依赖冲突。
AI绘图结果，仅供参考
配置虚拟环境有助于保持系统整洁。通过venv或virtualenv创建独立环境，可避免全局包的混乱。每个项目应有独立的环境，以提升可维护性。
数据科学常用工具如Jupyter Notebook、R、SQL数据库等，需根据需求安装并配置路径。确保所有工具在命令行中可直接调用，提升工作效率。
文本编辑器或IDE的选择影响开发体验。Vim、Emacs或VS Code均适合，但需安装必要的插件支持Python、R等语言。配置好语法高亮和调试功能，能显著提高编码效率。
•定期更新系统和软件包，确保安全性和兼容性。使用cron或systemd定时任务，自动化备份和日志清理，维持环境稳定运行。