【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

1. 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。
2. 時間が確保できない：やる気はあるが、固定スロットがない。
3. 数学に怯む：式の羅列から入り、手が止まる。

→ 先に動く環境と固定時間、最低限の数学の型をセットすれば回避可能です。

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（例：Google Colab等）を併用すればローカル性能の不足を補えます。

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：一式そろい、短時間で学習開始できる。

将来の本番運用を見据えるなら venv+pip：軽量でプロジェクトごとに管理しやすい。

以下のコードはそのままコピペでOK。各コマンドの意味も添えています。

2-1) ルートA：Anaconda（手早く一式）

# 仮想環境py311を作成（Python 3.11を指定）
conda create -n py311 python=3.11 -y
# 環境を有効化（以降の操作はこの環境内で実行）
conda activate py311
# 主要ライブラリをインストール
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab
# 動作チェック：主要パッケージの読み込みとPythonバージョン表示
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）

# プロジェクト直下に仮想環境を作成
python3 -m venv .venv
# Windows
# .venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
# source .venv/bin/activate
# pipを最新化してから主要ライブラリを導入
python -m pip install --upgrade pip
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

2-3) VSCode＋Jupyterの準備

• VSCodeをインストールし、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、まず**画像出力（PNG/PDF）**で表示確認しましょう。

2-4) 動作確認ノートブック（コピペ可）

ここでは「pandasで合計」「Matplotlibで画像保存」「scikit-learnで単回帰」の3点が動けば合格です。

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


# 1) pandas: 合計が正しく出るか
s = pd.Series([1, 2, 3])
assert s.sum() == 6


# 2) Matplotlib: 簡単な直線を描いてPNG保存
x = np.arange(10)
y = x * 2 + 1
plt.plot(x, y)
plt.title('check')
plt.savefig('check.png')
plt.close()


# 3) scikit-learn: 単回帰の係数が出るか
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」では続きません。
先に枠を作って固定するのが勝ち筋です。固定化した受講生ほど挫折率が大きく下がります。

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

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」の直感を持つ）
• 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
• 確率の直感：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アカウントを作成 → python-study リポジトリを作成。
• 初回コミット：README.md（目的/使い方/次アクション）を置く。
• .gitignore例：__pycache__/, .ipynb_checkpoints/, .venv/, *.csv（※個人情報はコミットしない）
• 週1のふりかえり：KPT.md（Keep/Problem/Try）を更新。

6. “Day0”45分セットアップ手順（実行用）

以下は手を止めずに一気に終わらせるためのスターター。
各行に何をしているかをコメントで付けています。

# 1) プロジェクト作成（10分）
mkdir pykick && cd pykick # 新規ディレクトリ作成→移動
python -m venv .venv && \
source .venv/bin/activate # 仮想環境を作成→有効化（Windowsは .venv\Scripts\activate）
python -m pip install --upgrade pip # 先にpipを最新化
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab # 必須パッケージ


# 2) 動作チェック（2分）
python - <<'PY'
import numpy as np, pandas as pd
print('numpy', np.__version__, 'pandas', pd.__version__)
PY


# 3) Notebook起動（3分）
jupyter lab # ブラウザが開けばOK

Jupyterが開いたら、新しいノートブックで以下を試してみましょう（グラフが出れば成功）。

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。

TechAcademy データサイエンスコース（受講料：174,600円～ ※更に割引あり）

TechAcademy 無料相談

株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）

キカガク 無料相談

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。