由 dawei 在Unix系统中进行数据科学工作，合理的配置能够显著提升效率。首先应确保系统更新至最新版本，以获得最新的安全补丁和性能优化。
安装必要的开发工具链是关键步骤，包括gcc、make以及Python的开发包。这些工具为后续安装数据科学库提供了基础支持。
使用包管理器如apt或brew可以简化依赖管理。通过配置源仓库，可以快速获取常用的科学计算库，如NumPy和Pandas。
AI绘图结果，仅供参考
为提高交互体验，推荐安装Jupyter Notebook或VS Code，并配置好Python环境。这些工具能有效支持数据分析和可视化任务。
系统资源管理同样重要，合理设置内存和CPU限制有助于避免资源争用。使用top或htop等工具可实时监控系统状态。
数据存储方面，建议使用SSD提升读写速度。同时，定期备份数据并设置权限控制，保障数据安全。
•编写Shell脚本自动化重复任务，如数据清洗或模型训练，能大幅节省时间并减少人为错误。