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Python开发工程师全能班

在线咨询 已报名:126

入学条件:想要从事Python编程、人工智能、大数据分析、软件开发等工作
课程课时:1088
辅导材料:学院内部教辅资料,实战案例
可考证书:《Python开发工程师》《Python人工智能》等认证(考试费用另外支付)
学习周期:全日制12-18个月;业日制18-24个月
I
Introduction

课程介绍

高级Python开发工程师全能班多领域技能全覆盖

本课程覆盖 Python 全栈学习路径,从基础语法入门,逐步深入爬虫技术、数据分析与挖掘、Web 开发(Flask/Django)、人工智能与机器学习,延伸至量化交易实战及 Linux 运维、MySQL 管理。结合理论教学与项目实战,配套相关职业认证辅导,助力学员构建系统技术体系,适配多岗位技能需求。
O
Teaching objectives

教学目标

  • 01-

    掌握 Python 全栈开发
    与多数据库应用能力

  • 02-

    具备 AI、机器学习
    与大数据分析技能

  • 03-

    能独立设计量化
    交易策略并完成实战

P
Teaching program

教学大纲

Python开发基础

Fundamentals of Python Development

  • 1.1 Python基础

    -Python开发环境搭建,Anaconda安装,PyCharm安装,Python环境配置,Python程序的调试和运行

    -文件类型、编码规则、变量和常量、数据类型、运算符和表达式

    -Python基础语法、变量、数据类型、表达式和运算符、分支结构、循环结构

    -Jupyter使用,变量,数据类型,字符串,数值,布尔,列表,元祖,字典,集合,Python输入输出,Python循环,Python分支

    -函数初步、细说参数、变量作用域、递归调用

    -字符串相关-string、列表-list、 元组-tuple、 集合-set、 字典-dict

  • 1.2 Python基础(提升)

    -文件基本操作、目录操作、文件和流、文件处理实例

    -概述、类和对象、属性和方法、继承、重载、设计模式

    -Python面向对象高级编程、面向对象编程基础、公有私有

    -继承、组合 & Mixin、模块、模块概述

    -搜索路径、Python正则表达式、 Python与数据库编程、 Python多进程与进程间通信

    -异常处理、Pythonwin调试程序、Pycharm调试程序

    -管理目录与文件;日志管理;Python文件管理案例;Python控制服务器

    -Python多线程、 Python网络编程、 Python GUI编程,面向对象概述;封装;多态;Python开发环境搭建;网络编程;进程与线程

Python爬虫技术

Python crawler Technology

  • 2.1 Web前端基础

    -Web基础与原理:Web程序工作原理、HTTP协议及浏览器渲染流程

    -HTML核心:HTML5语义化标签、文档结构、表单及音视频嵌入

    -CSS样式与布局:CSS3选择器、盒模型、Flex/Grid布局及响应式设计

    -JavaScript编程:变量、函数、DOM操作、事件处理及ES6+基础语法

    -前后端交互:Ajax原理、实现异步数据加载

  • 2.2 网络爬虫基础

    -初识爬虫:什么是爬虫、爬虫的流程

    -抓分析:charles及fiddler的使用

    -获取内容:urllib、urllib3、requests等库的使用

    -HTML解析:正则表达式、beautifulsoup4

    -数据保存:保存为文件、保存进数据库

    -基础爬虫实战:url管理器、html下载器、html解析器、数据存储器、爬虫调度器

    -反爬与突破反爬虫:设置ip代理、验证码、动态渲染等

    -Selenium框架

  • 2.3 Scrapy爬虫框架

    -初识Scrapy:Scrapy架构、创建项目、执行流程

    -Scrapy基本使用:编写spider、使用item封装数据、pipline处理数据、标签提取、导出数据、下载图片和文件、中间件等

    -增量式爬虫:重方案、布隆过滤器等

    -分布式爬虫:redis基础、分布式爬虫原理、scrapy实现分布式爬虫

    -部署爬虫:Scrapyd的安装及使用

Python数据分析及挖掘

Python Data Analysis and Mining

  • 3.1 数据整理和数据清洗

    -Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建

    -Numpy数组基础:索引、切片、变形、分裂

    -Numpy数组运算:通用函数;Numpy数组变形、拼接

    -Numpy数组计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序

    -Pandas对象简介:Series、Dataframe、Index

    -Pandas数据加载与存储

    -Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历;Panda层次化索引

    -Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换

    -Pandas数据表的合并与连接;Pandas数据的累计与分组

    -高性能Pandas:query()、eval()实现高性能运算

    -Pandas数据规整化:清理、转换、合并、重塑

    -Pandas时间序列&金融数据处理

  • 3.2 数据可视化技术

    -绘图思想的基本原理

    -Python数据可视化包-Matplotlib介绍

    -使用Matplotlib进行基本的图形绘制

    -使用Python数据处理包Pandas做可视化

    -Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

    -Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制

    -使用Python进行地图绘制-Pyecharts

    -数据可视化技巧

  • 3.3 数据挖掘

    -数据挖掘概要,数据挖掘方法论

    -基础数据挖掘技术,进阶数据挖掘技术

    -简单线性回归,多重线性回归,逻辑回归

    -决策树分析,聚类分析,因子分析

    -关联规则,时间序列分析

Web前端布局与交互开发

Web front-end layout and interactive Development

  • 4.1 Html5前端基础

    -HTML标签梳理

    -七组CSS基本样式

    -CSS3炫酷特效

    -选择器细解11大类

    -CSS布局四大技巧

    -响应式双法则

    -兼容性调试技巧

    -项目实战提经验

  • 4.2 JavaScript 交互

    -JavaScript 核心语法

    -面向对象编程

    -内置对象类型

    -BOM与DOM操作

    -事件驱动编程

    -正则表达式

    -JQuery交互特效开发

    -Ajax数据交互

  • 4.3 JavaScript 交互提升

    -HTML5高级功能

    -WEBAPP开发

    -Bootstrap

    -ECMAScript6

Python Web之Flask框架

Flask Framework for Python Web

  • 5.1 Flask框架基础

    -Python Web之Flask框架开篇

    -Web应用程序概述

    -Flask框架介绍

    -搭建Flask开发环境

    -第一个Flask程序

    -配置Flask路由规则

  • 5.2 使用Jinja2模板

    -比较使用模板

    -变量过滤器应用

    -控制语句语法

    -实现模板布局继承

  • 5.3 Flask框架提升

    -访问静态文件

    -Request请求对象、Response响应对象

    -Cookies对象、Session对象

    -重定向、显示消息、发送邮件

  • 5.4 SQLite数据库管理

    -SQLite3API

    -执行数据查询操作

    -执行数据插入操作

    -进行用户权限管理

  • 5.5 SQLAlchemy框架应用

    -使用SQLAlchemy框架1:SQLAlchemy框架介绍

    -使用SQLAlchemy框架2:用户注册

    -使用SQLAlchemy框架3:使用PyCharm调试

  • 5.6 综合案例实战

    -网上商城1-项目介绍

    -网上商城2-需求分析与设计

    -网上商城3-项目管理2项目配置模块config网上商城3-项目管理1大项目的代码组织方式

    -网上商城3-项目管理3模块manager

    -网上商城3-项目管理4实现

    -网上商城4-1初始化资源文件

    -网上商城4-2编写模型模块

    -网上商城4-2测试模型模块

    -网上商城4-3编写表单模块

    -网上商城4-4编写视图模块-1注册

    -网上商城4-4编写视图模块-2登录

    -网上商城4-4编写视图模块-3显示商品列表

    -网上商城4-4编写视图模块-4显示商品详细

    -网上商城4-4编写视图模块-5添加购物车

    -网上商城4-4编写视图模块-6查看购物车

    -网上商城4-4编写视图模块-7提交订单

Python Web之Django框架

Django Framework for Python Web

  • 6.1 Django框架基础

    -Django框架介绍

    -配置Python虚拟环境

    -创建Django项目结构

    -创建应用程序

    -第一个Django程序

  • 6.2 Django框架提升

    -视图、URL映射

    -重定向、访问静态文件

    -HttpRequest请求对象/响应对象

    -Session对象,ession对象1-Session介绍

    -Session对象2-Django中访问Session

    -表单1-表单类,表单2-案例:用户注册

    -表单3-案例:用户注册调试、通用视图、文件上传、发送邮件

  • 6.3 访问数据库与数据模型

    -SQLite3数据库

    -ORM技术

    -定义数据模型

    -数据的CRUD操作

    -案例:用户管理、构建查询条件

  • 6.4 综合案例实战

    -网上商城1-项目介绍

    -网上商城2-需求分析与设计

    -网上商城3-项目管理

    -网上商城4-1初始化资源文件

    -网上商城4-2编写模型模块

    -网上商城4-2测试模型模块

    -网上商城4-3编写表单模块

    -网上商城4-4编写视图模块-1注册

    -网上商城4-4编写视图模块-2登录

    -网上商城4-4编写视图模块-3显示商品列表

    -网上商城4-4编写视图模块-4显示商品详细

    -网上商城4-4编写视图模块-5添加购物车

    -网上商城4-4编写视图模块-6查看购物车

    -网上商城4-4编写视图模块-7提交订单

Python人工智能及机器学习

Python Artificial Intelligence and Machine Learning

  • 7.1 机器学习中的典型算法

    -机器学习框架

    -模型评估方法,偏差与方差,混淆矩阵/准确率/精确率/召回率,ROC/AUC/F1

    -特征提取(分类变量/文本/图像),数据预处理(标准化/正则化),线性回归, 一元/多元, 多项式

    -线性回归,岭回归,随机梯度下降法,交叉验证

    -逻辑回归,二分类,多分类

    -K近邻算法,kNN回归,kNN分类

  • 7.2 机器学习中的典型算法进阶

    -决策树,回归数,分类树,模型参数网络搜索,随机森林

    -朴素贝叶斯,高斯贝叶斯分类器,多项式贝叶斯分类器,伯努利贝贝叶斯分类器

    -支持向量机,核函数,SVC,SVR

    -人工神经网络,感知器,神经网络

  • 7.3 机器学习中的典型算法扩展

    -无监督学习聚类,Kmean

    -集成学习方法,Adaboost,Gradientboosting,RandomForest

    -关联分析-Apriori算法,频繁项集,关联规则

    -关联分析-FP-growth算法,FP树

  • 7.4 深度学习初步

    -深度学习简介,深度学习引入,深度学习历史,深度学习应用,TensorFlow

    -TensorFlow入门计算模型,数据模型,运行模型,TensorFlow实现神经网络

    -深度学习模型改进,MNIST数据处理,模型训练及对比,变量管理,模型持久化

  • 7.5 深度学习进阶

    -卷积神经网络,图像识别问题,卷积神经网络,卷积神经网络常用结构,典型卷积神经网络模型

    -图像数据处理,TFRecord输入数据格式,图像数据处理,数据集框架

    -Tensorflow高层封装,Keras,Estimator

    -TensorBoard可视化,TensorBoard计算图可视化,监控指标可视化,高维向量可视化

PowerBI 数据可视化

PowerBI data visualization

  • 8.1 商业智能和Power BI

    -数据分析简介、数据可视化简介、自助服务BI 概述、Power BI 产品家族、Power BI 体系结构、Power BI Desktop 概述

    -Power BI Desktop 界面详解、Power BI Desktop 报表概述、Power BI 各类图表作用、使用场景详细说明、如何选择数据分析需要的图表类型

    -创建对比分析图表报告、创建趋势分析图表报告、创建比例关系图表报告、创建地图分析图表报告、创建统计分析图表报告

    -格式化图表、报表发布、共享报表、查看共享报表

  • 8.2 Power BI 数据源

    -使用Excel和文本文件作为Power BI数据源、Excel 数据源导入常见问题及其解决方法、批量导入合并一个文件夹中相同结构的文件成1张表格

    -连接使用数据库数据源、连接使用Web网页数据源、连接使用云端数据源、数据源调整方法、数据字段调整

    -创建使用层次结构、使用数据钻取功能创建分析图表报告、手动和自动刷新数据源多种方式

  • 8.3 Power Query数据整理和加工

    -数据整理加工概述、使用Power Query编辑器整理清洗数据、Power Query编辑器界面详解、Power Query 数据整理步骤

    -使用Power Query清洗数据源中多余的行数据和列数据、使用Power Query 对数据进行格式和数据类型整理、使用Power Query进行表格结构转换:转置、透视、逆透视、自定义列等功能使用、使用Power Query 处理重复表头(字段)、使用Power Query 合并字段结构相同的表格、使用Power Query 合并字段结构不同的表格

  • 8.4 数据建模

    -数据关系概述、事实表、维度表、1对1 关系、1对多 关系、多对多 关系

    -创建和管理关系、星型模型、雪花模型、创建使用多个表格数据进行多维度数据分析的报告

  • 8.5 DAX 表达式和函数

    -DAX 表达式概述、DAX 表达式运算符号详解、DAX 表达式上下文详解、DAX 计算列表达式、DAX 度量值表达式、DAX 表表达式

    -快速度量值的运用、常用函数使用、添加DAX 公式结果到各种图表报告中

  • 8.6 动态可视化分析报表

    -报表的排版和布局、各类复杂图表创建、使用TopN分析统计前几名数据

    -筛选器概述、使用筛选功能制作动态联合报表、使用筛选器创建生成动态分析报表、使用各种切片器制作联动动态报表、使用切片器实现动态分析报表

    -制作报表导航功能、在报表中加入第三方或图表市场商店中的图表

  • 8.7 Power BI 云服务管理和使用

    -Power BI 服务概述、Power BI Free 和Power BI Pro 版权区别、Power BI 服务导航和使用

    -工作区概述、工作区创建和管理、使用工作区协作、发表报表到工作区、数据集设置

    -仪表板概述、仪表板创建和管理、Power BI 中的“应用”概述、使用工作区创建和发布应用

量化交易策略设计

Quantitative trading strategy Design

  • 9.1 技术指标分析

    -移动平均线策略

    -相对强弱指数(RSI)

    -随机指标(Stochastic Oscillator)

    -布林带(Bollinger Bands)

  • 9.2 回测框架搭建

    -Backtrader框架介绍与安装

    -创建自定义策略模板

    -策略性能评估指标(收益率、夏普比率、最大回撤等)

    -历史数据回测与结果分析

  • 9.3 机器学习在量化交易中的应用

    -监督学习与非监督学习方法简介

    -特征选择与特征工程

    -使用scikit-learn实现分类与回归模型

    -强化学习基础及其在交易策略中的探索

量化交易实践项目

Quantitative Trading Practice Project

  • 10.1 风险管理

    -风险度量方法(VaR, CVaR)

    -资金管理与仓位控制

    -交易成本控制与止损策略

  • 10.2 高频交易与算法交易

    -高频交易的基本概念与挑战

    -API接口与实时数据流处理

    -算法交易的设计与实施

  • 10.3 实战项目

    -选择一个或多个市场(如股市、外汇)

    -设计并实现完整的量化交易策略

    -进行模拟交易或小额实盘测试

    -分析交易结果并优化策略

MySQL数据库管理

MySQL Database Management

  • 11.1 MySQL基础

    -DDL(数据定义语言):表创建、常用类型、表修改

    -DML(数据操纵语言):插入数据、更新数据

    -DQL(数据查询语言):基础查询、条件查询、排序、分组、子查询

    -DCL(数据控制语言):权限授予、权限回收

  • 11.2 MySQL提升

    -MySQL 存储引擎:负责数据存储、读取、索引管理的核心组件,MySQL 支持多引擎共存、存储引擎操作

    -MySQL 索引:索引类型、创建索引、查看索引

    -事务管理:事务 ACID 特性、事务操作

    -从复制与高可用:主库、从库、主从切换、集群方案

Linux运维管理

Linux Operations and Maintenance Management

  • 12.1 Linux系统运维

    -Linux 基础命令与 Shell:文件 / 目录操作、文件内容操作、权限管理基础

    -用户与组管理:用户管理、组管理、权限进阶

    -磁盘与文件系统:磁盘管理、文件系统创建、挂载、检查等、交换分区

  • 12.2 Linux网络运维

    -Web 服务:安装、配置

    -数据库服务:安装、远程访问

    -FTP 服务:安装、配置

    -系统监控与日志:基础工具、进阶工具

    -防火墙与安全:基础命令、服务放行

  • 12.3 Shell编程

    -Shell概述、编写及执行脚本、Shell变量

    -循环结构、服务脚本设计、函数及终端控制

    -字符串处理、扩展的脚本技巧、正则表达式

    -Sed基本用法、Sed文本块处理、Sed高级应用

    -Awk基本用法、Awk高级应用

    -Shell企业实战案例

D
Development direction

发展方向

多金三步走 网络运维工程师“钱”景无限

三大职业阶段,零基础逐级进阶高级运维安全工程师

C
Qualification / certificate

资质/证书

权威证书,网络工程师的黄金认证

两大国际IT认证,标准化教学,打造核心技术人才

  • 网络基础知识

    网络链接方法

    网络建造

    故障排除

    华为数通设备的安装和调试

  • 网络基础

    路由器交换机原理

    TCP/IP

    路由协议

    访问控制

    华为产品介绍

    SDN

    VXLAN

  • 网络通信原理

    思科设备管理与配置

    中小型企业网交换技术

    小型企业网路由技术

    互联网访问技术

    企业网常用网络架构

  • 路由基础知识

    路由提升进阶

    交换基础模块

    交换模块高级应用

    中大型交换网络冗余应用

    中大型交换网安全应用

    中大型网络路由应用

A
Teaching advantages

教学优势

非凡实力,助你成就非凡人生

非凡教育每年培养上千学员从课堂到社会,20+年深耕职业教育,致力培养企业需要的全能型人才

  • 专业专注

    非凡教育9大学习中心

    20+年职业教育办学经验

    口碑沉淀有保障

  • 师资力量

    师资团队平均教龄10年以上

    多年一线项目实战经验

    全职讲师全身心传授专业知识

  • 教学服务

    线上线下 OMO教学模式

    小班教学 确保学有所成

    自主研发教辅材料 让学习更高效

非凡OMO即 Online-Merge-Offline(线上,线下的融合)

OMO学习方式就是把传统面授学习与线上网络化学习相融合,线下支持线上,线上赋能线下,相辅相成

S
PPHA teaching system

PPHA

PPHA学习系统,科学辅助攻克学习难点

非凡教育研发的闭环教学模式,将课堂教学和课后考评紧密结合,零基础也能快速入门

  • 预习

    提前预习
    让上课更高效
  • 练习

    分段教学
    讲练结合更易懂
  • 作业

    课后3小时制度
    升华课堂内容
  • 辅导

    讲师亲临辅导
    及时解决疑惑
  • 查评

    收查点评作业
    针对性解决问题
  • 考核

    层层阶段考核
    确保稳步前行
J
Job service

就业服务

多重企业合作模式,实现人才输出一体化

6大就业服务保障,为学员的就业安置保驾护航

E
Teaching environment

教学环境

非凡教育匠心打造优质的学习环境

每一处细节都是非凡的温度

学员作品
教学师资

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