☆2019年2月22日：6-7ページを追加しました
機械学習を習得するため、昨年秋から Python を始めた。
環境構築では遠回りをしてしまい、反省している点も多い。
ウィンドウズ依存で、CLI（Command Line Interface）に慣れていなかったことなどが原因だ。
Windows10-Anaconda3 で Python 環境を構築する中でつまづいた所を振り返り、まとめてみた。
作業を進めやすいようチェックシートにした。（□ 全37チェックポイント／5ページ）
□ Python (Anaconda3)インストール（□ 10）
□ 自分でPATHを設定（□ 4）
□ コマンドプロンプトでインタープリタ起動（インストール確認）（□ 2）
□ Anaconda Navigator での Python 環境の確認と新規作成（□ 10）
□ 新規作成した環境から jupyter Notebook を開く（□ 5）
□ CLI 操作で jupyter Notebook を開く（□ 6）
追加（20190222）
□ pip install の事前確認 ⇒ pip専用環境の構築（GUI） ⇒ pip install（CLIによる操作）
□ よく使用する pip コマンド一覧（CLIによる操作）
備忘メモ、作業マニュアルとして作成したが、Qiita へフィードバックし、公開することにした。
（2ページ目抜粋。クリックで pdf 資料）
次のような人のヘルプになるかもしれない。
□ プログラム学習は初めてだが、Python を使ってみたい
□ Python を始めようと思うが、環境構築が難しいと聞く
□ Python を始めたが、よくわからないことがある（ように思う）
PATH を自分で設定する
コマンドプロンプト（黒い画面）の使い方
Pythonの仮想環境を理解したい
conda install 、pip installの違い、など
追加について（20190222）
私のように、小規模でも組織・ビジネスで Python を導入する場合は、初期的にはAnacondaディストリビューションがよいかと思います。Anacondaの厳選モジュール（パッケージ）で標準化されているから安心です。初心者は仮想環境の知識や管理に慣れていないということを前提にすればなおさらです。
しかし Python の習得も進むと、先進的なモジュールを pip で利用したいと考える人が出てくるでしょう。管理側としては、ビジネス的なメリットからチャレンジをしてもらいたいとも思います。しかし conda と pip を同じ仮想環境で使うことにはリスクがあります。特にそのような状況でも conda と pip を安全に共存させる方法を模索し、2週間、自分PCで特に問題が起きなかったことを追加しました。
VScode で ” Python -m venv ***** ” でも環境が作れましたが、（アタリマエなのでしょうか？）この新しい環境（*****）はAnaconda Naviに表示されずコントロールできませんでした。
奥が深い。。。
もし内容や理解でご指摘等あれば、必要に応じて修正をしてゆきます。
よろしくお願いいたします。