主要观点总结
本篇文章介绍了Python环境配置与动态预测模型课程的相关信息。课程包括环境配置、动态预测模型的基本原理、R语言在动态预测模型中的应用等内容。授课形式为在线直播，共计30小时，预计6-8周完成。课程售价为3000元。
关键观点总结
关键观点1: Python环境配置
文章详细描述了Python环境配置的过程，包括安装Anaconda、构建虚拟环境、配置插件等步骤。
关键观点2: 动态预测模型课程介绍
课程介绍动态预测模型的重要性、发展历程、与传统预测模型的对比以及实际应用案例。
关键观点3: 授课形式与时间安排
课程采用在线直播形式，每周进行3-5小时的授课，总课时不少于30小时，预计6-8周完成所有授课内容。
关键观点4: 课程内容
课程包括R语言在动态预测模型中的应用、纵向数据分析的广义线性混合模型、tidyverse语法基础等。
关键观点5: 课程售价与售后保证
课程总售价为3000元，报名需先交300元预定，开课后2周内交齐。提供课程专属微信群答疑、视频回看等服务。发表IF 10+文章可退还学费。
文章预览
配置后可实现功能 本地部署python环境 代码自动补全及语法高亮 conda虚拟环境的切换 配置实操流程 1.下载及安装anacodna 安装教程参考以下网址：https://blog.csdn.net/qq_44000789/article/details/142214660 从以下网址下载anaconda
https://www.anaconda.com/download 根据系统选择 下载后直接安装 建议对 所有用户执行 建议安装在非系统盘 上步很关键，务必把anaconda添加到环境变量，否则需要自己手动设定，非常麻烦 进入系统终端查看是否安装从成功 ctrl+R后输入cmd 调出conda帮助文件是否可用 如果显示帮助文档证明可用 如果不能正常显示，则重启启动尝试，如果还不行可参考以下教程手动设定conda的环境变量 https://blog.csdn.net/qq_44000789/article/details/142214660 2.构建虚拟环境并配置python版本 查看目前已经有的虚拟环境 # 查看当前虚拟环境 conda env list 可以看到，我已经配置了一个p
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