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。





教学目标
掌握 Python 全栈开发
与多数据库应用能力
具备 AI、机器学习
与大数据分析技能
能独立设计量化
交易策略并完成实战
教学大纲
Fundamentals of Python Development
-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
-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 crawler Technology
-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
-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
-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 Data Analysis and Mining
-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
-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
-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 front-end layout and interactive Development
-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
-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
-HTML5高级功能
-WEBAPP开发
-Bootstrap
-ECMAScript6
Flask Framework for Python Web
-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
-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
-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
-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
-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
-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
Django Framework for Python Web
-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
-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
-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
-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 Artificial Intelligence and Machine Learning
-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
-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
-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
-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
-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 data visualization
-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
-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
-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
-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
-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
-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
-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
Quantitative trading strategy Design
-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)
-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
-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
Quantitative Trading Practice Project
-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
-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
-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 Database Management
-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
-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 Operations and Maintenance Management
-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
-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
-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
发展方向
三大职业阶段,零基础逐级进阶高级运维安全工程师



资质/证书
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
教学优势
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
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
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
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



PPHA
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
练习
分段教学
作业
课后3小时制度
辅导
讲师亲临辅导
查评
收查点评作业
考核
层层阶段考核就业服务
6大就业服务保障,为学员的就业安置保驾护航

教学环境
每一处细节都是非凡的温度




| 班级名称 | 开课日期 | 剩余名额 | 班级名称 | 开课日期 | 剩余名额 | |
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