现阶段数据科学两个特点：1.数据量大；2.处理复杂。 这两个特点决定了数据科学的数据处理环境必须要有以下两个功能：

1. 多个层面的并行处理
2. 数据处理现场保存和恢复
3. 数据处理历史的回溯可重现

关于前两点，在服务器端使用tmux+ranger+emacs是比较好的环境。 简要介绍一下：

• tmux可以实现在数据处理的第一层（即同时做两个project，同时做两个数据任务，打开多个终端进行数据处理）进行并行处理。
• ranger可以把linux命令，自定义脚本，映射成快捷键。
• emacs可以做代码编辑。

emacs设置成每一个tmux的session和window启动一个daemon，这样在每一个tmux的window中打开的emacsclient可以实现互不干扰，具体优点如下：

• 在每一个emaclient 中可以打开各自shell运行ess交互界面，可以进行并行交互
• 保存并行数据处理现场

以上方式要大大优于emacs+tramp的方式进行远程操作。

第三点，可以在cron中添加定时代码备份功能。例如，将projects文件下所有的文件夹架构和其对应的脚本代码复制到固定文件夹中，然后单独进行Git版本管理，可以实现历史回溯。