【保存版】受講前チェックリスト：PC・時間・数学の準備はこれでOK|初日から“つまずかない”ための完全ガイド

「パソコンの準備、これで足りてる？」「時間も数学も不安…初日からコケたくない…」

大丈夫。学習の失敗の多くは“才能不足”ではなく“準備不足”です。

最初の壁は“準備”にある——よくある3つのつまずき

• 環境が動かない：Pythonが複数入って衝突／ライブラリが入らない／Jupyterが開かない。
• 時間が確保できない：やる気はあるのに固定スロットがない。
• 数学に怯む：式から入って手が止まる。

先に仕組みを整えれば回避できます。以下を上から順にチェックしていきましょう。

ふみと（筆者）は大手企業でデータ/マーケティングサイエンティストとして10年、新人育成・転職支援で100名以上を伴走してきました。初週で止まった方の多くは、PC/時間/数学/質問の“初期設定”に穴がありました。本記事ではその穴を先回りで塞ぎます。

1. PC準備：スペック早見表（用途別）

低スペック救済：クラウド環境を併用（[内部リンク：低スペックPCでも学べる？クラウド環境の使い方]）。
周辺機器：外付けSSD（バックアップ）、静音マウス、Webカメラ、ヘッドセット。

2. 環境構築：2ルート（Anaconda／venv）

迷ったらAnaconda、将来の本番運用を見据えるならvenv＋pipも押さえましょう。詳細は[内部リンク：環境構築完全ガイド：venv/pip/Anacondaの使い分け]へ。

2-1) ルートA：Anaconda（手早く一式）

conda create -n py311 python=3.11 -y
conda activate py311
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab
python -c "import sys, numpy, pandas, matplotlib, sklearn; print(sys.version); print('OK')"

2-2) ルートB：venv＋pip（軽量・本番に近い）

python3 -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
# macOS/Linux: source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

2-3) VSCode＋Jupyterの準備

• VSCodeを導入し、Python拡張機能を追加。
• jupyter lab または VSCode のNotebook機能が起動すればOK。
• グラフの日本語フォント崩れは、画像出力（PNG/PDF）で確認。

2-4) 動作確認ノートブック（コピペ可）

import numpy as np, pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1) pandas

s = pd.Series(\[1,2,3])
assert s.sum() == 6

# 2) Matplotlib

x = np.arange(10)
y = x \* 2 + 1
plt.plot(x, y); plt.title('check'); plt.savefig('check.png'); plt.close()

# 3) scikit-learn

X = x.reshape(-1,1)
m = LinearRegression().fit(X, y)
print('coef:', m.coef\_\[0], 'intercept:', m.intercept\_)
print('ALL GREEN')

3. 時間設計：週10時間×12週間テンプレ（固定スロット）

学習は“空いたらやる”ではなく“先に枠を作る”が勝ち筋。ふみとの受講生でも、枠をカレンダーに固定した人ほど挫折率が低下しました。

3-1) 週間タイムブロック（例）

月：06:00-06:30（動画）／22:00-23:00（演習）
火：06:00-06:30（復習）
水：06:00-06:30（動画）／22:00-23:00（課題）
木：06:00-06:30（復習）
金：06:00-06:30（動画）
土：09:00-10:30（課題）
日：21:30-22:30（KPT／週次ふりかえり）
→ 合計 約10h（朝15分×3枠は“詰まり”解消に最適）

3-2) 学習ログ（テンプレ）

| 日付 | 時間(h) | トピック | 成果 | 詰まり | 次アクション |
|---|---:|---|---|---|---|

3-3) 家族合意メモ（在宅向け｜コピペ可）

【期間】2025/10/01〜2026/01/15（12週間）
【固定スロット】朝6:00-6:30（月水金）／夜22:00-23:00（火水日）
【約束】緊急時は即中断OK・翌日振替／週1で進捗共有15分

詳細は[内部リンク：在宅×Python：子育てと両立する1日1時間学習術]へ。

4. 最小数学：ここだけ押さえる（文系OK）

• 代表値：平均・中央値・分散・標準偏差（ばらつきの直感）
• 評価指標：分類＝PR-AUC／回帰＝MAE（“外し幅”の平均）
• 交差検証（CV）：分割→平均±標準偏差で安定性を確認
• 確率直感：サイコロの期待値・比率の解釈

5問ドリル（コピペ可）

Q1: 平均=10, 標準偏差=2のとき、±1σ範囲は？
Q2: 10回中3回成功の確率を%で。
Q3: PR-AUCが0.5→0.6に上がる意味は？
Q4: MAEが100→80に下がった。解釈は？
Q5: CVの結果 0.72±0.03 をどう評価する？

>>実務で使える統計の型12 | Pythonで最短習得
>>【保存版】モデル評価：指標の選び方・交差検証・閾値最適化・ビジネス接続を“実務の型”で解説

5. Git/GitHub初期設定（証跡化）

• GitHubアカウント作成→python-studyリポジトリ作成。
• 初回コミット：README.md（目的/使い方/次アクション）。
• .gitignore例：__pycache__/, .ipynb_checkpoints/, .venv/, *.csv（個人情報はコミットしない）。
• 週1でKPT.mdを更新（Keep/Problem/Try）。

6. “Day0”45分セットアップ手順（実行用）

# 1) プロジェクト作成
mkdir pykick && cd pykick
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate  # Windowsは .venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

# 2) 動作チェック

python - <<'PY'
import numpy as np, pandas as pd
print('numpy', np.**version**, 'pandas', pd.**version**)
PY

# 3) Notebook起動

jupyter lab  # ブラウザが開けばOK

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
s = pd.Series([1,2,3,4])
s.plot(title='ok'); plt.show()

7. よくあるトラブルと対処

• Jupyterが開かない：ブラウザをChrome/Edgeに変更／URLバーのtoken=をコピペ。
• pipでビルド失敗：--only-binary :all:のホイールがある最新版へ変更、またはバージョン固定。
• 会社PCで権限なし：ポータブルPython／社内承認フォームを先に提出。
• Wi-Fi不安定：モバイル回線をテザリングでバックアップ。

8. 初週から伴走が欲しい人へ（無料カウンセリング）

質問初動とレビュー運用が速い環境は、初期の“詰まり”を劇的に減らします。迷ったら無料カウンセリング/体験で自分の生活に合うか確認を。

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9. タイプ別・準備の重点

• 社会人（転職）：VSCode＋Gitを即導入／ポートフォリオの雛形を用意。
  >>【保存版】データ職のポートフォリオ完全ガイド｜再現性・評価・LTまで
• 副業目的：Excel自動化の雛形とレポート納品テンプレを先に準備。
  >>【保存版】データレポート納品の型：要件定義→ETL→検証→可視化→Excel/PDF→引き継ぎまで、失注しないワークフロー完全版
• 主婦/夫（在宅）：非同期SLAが強い支援環境を確認＋家族合意を先に締結。
  >>【保存版】主婦/夫に優しいスクール比較：時間帯・オンライン完結性 | 家事・育児と“両立”で選ぶ完全ガイド

10. 今日やること（30分）

1. 「3分診断」でNOを特定→該当セクションを実施。
2. pykickプロジェクトを作って動作確認まで完了。
3. カレンダーに固定スロットを登録し、家族合意メモを送る。
4. 無料カウンセリングを2校予約し、質問初動・在宅適性の数字を文面でもらう。

次に読むべき記事（内部リンク）

それでは、また次の記事でお会いしましょう。