Anacondaであれば、Pythonだけではなく、データサイエンスで一般的に使われるツールやライブラリがインストール済みの状態で提供されるので、環境構築で迷わず、すぐに利用を開始できます。一般的なプログラミング分野では、あまりAnacondaは使われていません。このため、一般的なPython入門書やWeb上で見かけるPythonの解説記事などの多くは公式版のPythonを対象としており、PyPIとpipコマンドを使っています。コマンドを利用するように読み替えて実行するようにしましょう。詳しい解説がありますので、ご参照ください。プログラミングを経験してみたいけど、データサイエンスにも興味がある、というかたも、とりあえず公式版Pythonではじめてみてはどうでしょう?どちらを使い始めても、あとで乗り換えるのは簡単です。公式版Pythonでプログラミングの基礎を勉強し、あとでデータサイエンスの勉強を始めたらAnacondaを使う、というのも良い方法だと思います。仮想環境¶もうひとつ、公式版PythonとAnacondaで異なる点に、仮想環境の作り方があります。Pythonでは、プロジェクトごとに「仮想環境」という、独立した実行環境を作成するのが一般的です。2.0を使う、というのはよくある状況で、それぞれ別々の環境を作っておく必要があります。この、仮想環境の作り方も公式版PythonとAnacondaでは異なっています。