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。
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