在 Docker 框架中，可以通过以下步骤设置数据科学环境：
选择适合的基础镜像：根据具体的需求，选择一个适合的基础镜像作为数据科学环境的起点。通常情况下，可以选择一些常用的数据科学工具和库预装的基础镜像，比如 jupyter/datascience-notebook、continuumio/anaconda3 等。
安装所需的工具和库：在基础镜像的基础上，安装所需的工具和库，例如 Python、R、Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn 等。可以使用命令行或者 Dockerfile 来进行安装。
配置环境变量：配置环境变量，使得容器可以访问所需的工具和库。例如，在 Dockerfile 中可以使用 ENV 命令来设置环境变量。
映射本地数据卷：将本地的数据卷映射到容器内部，以便容器可以访问本地的数据。可以使用 -v 参数来指定要映射的数据卷。
运行容器：启动容器，并使用所需的端口号和其他参数来运行容器。可以使用 docker run 命令来启动容器。
设置好数据科学环境后，就可以使用容器来运行数据科学应用了。由于容器是独立的运行环境，因此可以避免应用之间的相互干扰和冲突，同时也方便了应用的部署和管理。
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