由 dawei 在Unix系统上构建数据科学环境，首先需要安装必要的工具链。常见的工具有Python、R、Git以及包管理器如Homebrew或APT。确保系统更新至最新版本，以避免兼容性问题。
Python是数据科学的核心语言，推荐使用Anaconda或Miniconda来管理虚拟环境。通过conda可以轻松安装Jupyter Notebook、Pandas、NumPy等常用库，同时避免依赖冲突。
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安装R语言时，可使用CRAN源或通过包管理器进行安装。RStudio作为集成开发环境，能显著提升数据分析效率。•配置R的包路径和镜像源有助于加快下载速度。
使用Git进行版本控制是数据科学项目的重要环节。安装Git后，设置全局用户名和邮箱，并熟悉基本的提交、分支和合并操作。结合GitHub或GitLab，可实现代码的协作与备份。
配置SSH密钥可以简化远程服务器的访问。生成密钥对并将其添加到服务器的~/.ssh/authorized_keys文件中，即可实现无密码登录，提高工作效率。
•定期清理不必要的软件和缓存文件，保持系统整洁。利用cron或systemd定时任务自动化日常维护工作，确保环境稳定运行。