由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境时，选择合适的工具链是关键。常见的工具包括Python、R、Jupyter Notebook、Docker以及版本控制工具如Git。确保系统已安装最新版本的包管理器，例如apt或brew，以便于后续软件的安装与管理。
Python是数据科学的核心语言之一，推荐使用Anaconda或Miniconda作为环境管理工具。它们提供了预编译的库和虚拟环境功能，能够有效避免依赖冲突。同时，可以使用pip或conda安装额外的包，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
对于需要高性能计算的场景，建议安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。•使用Docker容器化应用可以提高部署的一致性和可移植性。通过Dockerfile定义环境，确保开发、测试和生产环境的一致性。
数据科学项目通常涉及大量文件和代码，使用Git进行版本控制是必不可少的。结合GitHub或GitLab，可以实现代码的协作与备份。同时，定期提交更改并编写清晰的提交信息有助于团队协作和问题追踪。
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•保持系统的更新和安全至关重要。定期运行系统更新命令，如apt update && apt upgrade，确保所有软件和依赖项都是最新的。同时，限制不必要的服务和用户权限，防止潜在的安全风险。