Unix系统为数据科学提供了强大的命令行工具和灵活的环境配置能力。合理配置可以显著提升工作效率。
安装基础开发工具是关键一步。使用包管理器如apt或brew安装git、make、gcc等工具，确保后续软件编译和依赖管理顺利进行。
配置环境变量能优化工作流程。将常用路径加入PATH变量，例如Python虚拟环境或自定义脚本目录，避免重复输入完整路径。
AI绘图结果，仅供参考
使用版本控制工具如git，有助于代码管理和协作。初始化仓库、设置远程分支，并定期提交更改，可有效追踪项目进展。
安装Python环境时，推荐使用pyenv或conda管理多个版本。这样可以在不同项目间切换环境，避免依赖冲突。
选择合适的文本编辑器或IDE，如VS Code或Jupyter Notebook，提升代码编写和调试效率。配置好插件和主题，适应个人工作习惯。
定期清理无用文件和过期依赖，保持系统整洁。使用find、rm等命令或自动化脚本，减少磁盘占用和潜在错误。