由 dawei 在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要确保基础工具链的完整性。安装必要的开发工具如gcc、make和git，可以为后续软件的编译和版本控制提供支持。
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推荐使用包管理器如Homebrew或APT来安装常用库和工具。例如，通过Homebrew安装Python、R以及Jupyter Notebook，能够简化依赖管理和版本控制流程。
配置环境变量是提升效率的关键步骤。将常用工具的路径添加到PATH变量中，可以让命令在终端任意位置直接调用，避免频繁切换目录。
使用虚拟环境管理项目依赖，可以避免全局环境的污染。对于Python项目，建议使用venv或conda创建隔离的运行环境，确保不同项目的依赖不会相互干扰。
优化磁盘空间和文件权限设置同样重要。定期清理无用的缓存文件，并合理设置目录权限，有助于提升系统稳定性和安全性。
•利用脚本自动化常见任务，如环境初始化、数据加载和结果输出，能够显著提高工作效率。编写简洁的shell或Python脚本，使重复操作更加便捷。