从零到英雄，让你的笔记本电脑大放异彩
作为一名数据科学家，你知道拥有一台可靠和高效的笔记本电脑对于你的项目而言有多么重要。
无论你是在处理大型数据集、复杂模型还是BI可视化，你希望避免任何可能影响结果的技术问题或性能瓶颈。因此，我相信为了踏上数据科学之旅，为你的笔记本电脑做好准备是非常关键的一步。
注意：这篇文章主要适用于Windows用户。但其中一些内容也可能对Linux和Mac用户有所帮助。
通过遵循我们的步骤和建议，你将能够将你的笔记本电脑转变成一台强大且高效的数据科学工作平台，可以应对你可能面临的任何任务和挑战。
现在，让我们开始为你的成功做好准备吧！
最重要的事项 —— 你无法离开的东西
1. 安装Anaconda Prompt
令人惊讶的是，并不是每个数据科学家都在使用Anaconda。不要成为他们之一。
在安装库时，创建虚拟环境并且不会破坏你的操作系统非常重要。对于每个项目，请创建一个conda环境，并在该环境中安装相关的库。
注意。确保你的 conda 环境中安装了pip。在新的 conda 环境中使用 pip install 时，往往会使用默认 conda 环境中的 pip，而不是新创建的环境。
如果你无法在终端中使用conda，并遇到以下的问题，那么你需要通过更新环境变量来将Anaconda添加到你的路径中。
更具体地说，要将Anaconda添加到你的环境变量中，请按照 stackoverflow 上给出的步骤操作。下面是我根据Anaconda在我个人电脑上的安装位置所做的修改。
