由 dawei 在Unix系统中搭建数据科学环境，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以及Python等，可以通过包管理器如APT或YUM进行操作。
选择合适的Python版本是关键，多数数据科学库支持Python 3.7及以上。使用pyenv或conda可以灵活管理多个Python环境，避免依赖冲突。
安装常用的数据科学库时，推荐使用虚拟环境来隔离项目依赖。例如，通过venv或pipenv创建独立环境，有助于保持系统全局环境的整洁。
配置环境变量可以提升工作效率，将常用路径加入PATH，便于快速访问脚本和工具。同时，设置编辑器和IDE的默认配置，如VS Code或Jupyter Notebook，能提高代码编写和调试的便利性。
系统性能优化也是不可忽视的部分。调整内核参数、优化磁盘I/O以及合理分配内存资源，能够显著提升数据处理任务的执行效率。
AI绘图结果，仅供参考
定期更新系统和软件包，不仅能够获得新功能，还能修复已知的安全漏洞，保障数据科学工作的稳定运行。