高级Python开发工程师全能班

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。

非凡教育高级Python开发工程师全能班

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

教学目标

1.掌握 Python 全栈开发与多数据库应用能力

2.具备 AI、机器学习与大数据分析技能

3.能独立设计量化交易策略并完成实战

教学大纲

1.Python开发基础

开发环境与编程基础:搭建Anaconda与PyCharm开发环境，掌握基础语法、数据类型、运算符及流程控制，熟练使用Jupyter进行交互式编程

核心数据结构深入解析:精通字符串、列表、元组、字典、集合等数据结构操作，理解各类型特性及适用场景

函数设计与模块化编程:掌握函数定义、参数传递、变量作用域及递归调用，建立模块化编程思维

文件操作与系统管理:实现文件读写、目录管理及异常处理，开发文件管理案例和服务器控制脚本

面向对象编程精髓:深入理解类与对象、封装、继承、多态，掌握组合、Mixin等高级设计模式

模块管理与正则表达式:掌握模块创建、搜索路径配置，熟练运用正则表达式处理文本数据

数据库与并发编程:实现Python与数据库交互，掌握多线程、多进程及进程间通信技术

网络编程与GUI开发:掌握Socket网络编程及GUI开发基础，具备开发网络应用和图形化工具的能力

综合调试与性能优化:熟练使用调试工具定位问题，掌握代码优化技巧，提升程序性能

2.Python爬虫技术

Web前端技术原理分析：掌握网页结构与数据加载机制，理解HTML/CSS/JavaScript核心语法，分析AJAX动态数据请求原理

网络爬虫基础与核心流程：构建完整爬虫工作流程，包括URL管理、内容下载、数据解析、存储调度等核心组件设计

数据采集工具链应用：熟练使用Charles/Fiddler进行网络抓包分析，掌握Requests/Urllib3等HTTP库实现高效数据获取

网页内容解析技术：运用正则表达式、BeautifulSoup等工具精准提取目标数据，处理各类网页结构与编码格式

反爬机制与应对策略：突破IP限制、验证码、动态渲染等常见反爬手段，掌握代理IP池构建与Selenium自动化测试技术

Scrapy框架核心应用：深入理解Scrapy架构设计，熟练编写Spider爬虫、Item数据模型、Pipeline处理流程及中间件扩展

高级爬虫技术实现：实现增量式爬虫避免重复采集，运用布隆过滤器优化去重，掌握Redis构建分布式爬虫系统

爬虫部署与运维管理：通过Scrapyd实现爬虫服务化部署，建立完整的爬虫监控、调度与异常处理机制

3.Python数据分析及挖掘

Numpy科学计算基础：掌握ndarray数组创建与操作，精通索引切片、变形分裂及通用函数运算，理解广播机制与聚合计算

Pandas数据处理核心：熟练使用Series/DataFrame进行数据加载、清洗、转换，处理缺失值与数据类型，实现数据合并、分组与重塑

高效数据操作与时间序列：运用query()、eval()实现高性能运算，掌握Pandas时间序列处理与金融数据分析方法

Matplotlib可视化基础：理解绘图原理与图表组成，掌握基本图形绘制技巧，使用Pandas集成可视化功能

高级可视化库应用：熟练使用Seaborn绘制统计图表，掌握Pyecharts创建交互式可视化及地图绘制

数据挖掘基础与预测模型：理解决策树、聚类分析、因子分析等基础挖掘技术，构建简单线性回归与逻辑回归预测模型

进阶挖掘技术与关联分析：掌握多重线性回归、关联规则挖掘方法，实现时间序列分析与模式识别

数据可视化实战技巧：综合运用各可视化库完成数据探索分析，掌握图表优化与交互设计，提升数据呈现效果

4.Web前端布局与交互开发

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

JavaScript 交互：核心语法、 面向对象编程、 对象类型、 BOM与DOM操作、 事件编程、 正则表达式、 JQuery交互特效开发、 Ajax数据交互

JavaScript 交互提升：HTML5高级功能、 WEBAPP开发、Bootstrap、ECMAScript6

5.Python Web之Flask框架

Flask框架基础与环境搭建:掌握Web应用基本原理，完成Flask开发环境配置，创建第一个Flask应用，理解路由机制与请求处理流程

Jinja2模板引擎深入应用:熟练使用模板继承机制构建页面布局，掌握过滤器、控制语句等高级特性，实现动态内容渲染

请求响应与会话管理:深入理解Request/Response对象，掌握Cookie、Session管理技术，实现用户状态保持与安全控制

数据库集成与ORM开发:集成SQLite数据库进行CRUD操作，掌握SQLAlchemy ORM框架，实现数据模型定义与关系映射

Web功能进阶实现:处理静态文件服务，实现重定向与消息闪现，集成邮件发送功能，完善Web应用核心能力

电商项目综合实战:采用模块化架构设计网上商城，实现用户认证、商品管理、购物车、订单处理等完整电商功能

6.Python Web之Django框架

Django框架基础与环境搭建：掌握Django框架特性与MTV设计模式，完成开发环境配置，创建第一个Django项目与应用

视图层开发与URL路由：深入理解视图函数与类视图，掌握URL映射与路径转换器，实现请求处理与响应返回

模板系统与静态资源管理：熟练使用Django模板引擎，配置静态文件服务，实现动态页面渲染与资源加载

表单处理与文件上传：掌握Django表单类设计与验证，实现用户注册等表单功能，支持文件上传与邮件发送

数据库模型与ORM操作：深入使用Django ORM框架，定义数据模型关系，实现完整的CRUD操作与复杂查询

会话管理与用户认证：掌握Session会话机制，实现用户登录状态维护，构建安全的用户认证系统

电商项目全栈实战：采用Django最佳实践构建网上商城，整合模型-视图-模板，实现从商品展示到订单处理的完整业务流程

7.Python人工智能及机器学习

机器学习基础与模型评估：掌握机器学习基本流程，学习偏差-方差权衡原理，熟练运用混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等模型评估指标

监督学习算法核心应用：深入理解线性回归、逻辑回归、K近邻等基础算法，掌握岭回归、随机梯度下降等优化技术，实现分类与回归预测

树模型与集成学习方法：理解决策树构建过程，掌握随机森林、AdaBoost、GradientBoosting等集成算法，提升模型预测精度与泛化能力

支持向量机与贝叶斯算法：学习SVM核技巧与优化方法，掌握朴素贝叶斯及其变种算法，处理复杂分类问题

无监督学习与关联分析：运用K-means聚类发现数据内在结构，掌握Apriori、FP-growth等关联规则挖掘算法

神经网络与深度学习基础：构建全连接神经网络，掌握TensorFlow框架使用，完成MNIST手写数字识别实战

卷积神经网络与计算机视觉：深入理解CNN架构设计，掌握卷积层、池化层原理，实现图像分类与识别任务

深度学习工程化实践：熟练使用Keras、Estimator高层API，掌握TensorBoard可视化工具，实现模型训练监控与性能优化

8.PowerBI 数据可视化

Power BI基础与可视化构建：掌握商业智能核心概念，熟悉Power BI产品生态，运用各类图表完成对比、趋势、比例等多维度分析报告

多源数据集成与动态更新：连接Excel、数据库、Web及云端数据源，解决数据导入常见问题，实现数据批量处理与自动刷新机制

Power Query数据清洗与转换：使用Power Query编辑器进行数据深度清洗，处理行列数据、格式转换、表格结构转换，实现多表合并与数据规整

数据建模与关系构建：理解星型/雪花模型等数据模型，建立表间关系，构建多维度数据分析基础架构

DAX表达式与高级计算：掌握DAX表达式语法与上下文，创建计算列、度量值与表表达式，运用常用函数实现复杂业务逻辑计算

交互式报表设计与发布：集成多种可视化组件，运用筛选器与切片器创建动态联动报表，通过Power BI服务实现报表发布、共享与协作

9.量化交易策略设计

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)

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

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

10.量化交易实践项目

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

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

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

11.MySQL数据库管理

SQL语言核心与数据操作：熟练掌握DDL数据库与表结构管理、DML数据增删改操作及DQL复杂查询，实现高效数据访问与业务逻辑处理

权限控制与安全管理：建立完善的用户权限体系，实施基于角色的访问控制，保障数据库访问安全

存储引擎与性能优化：理解InnoDB等核心存储引擎特性，掌握索引创建与优化策略，提升查询效率

事务管理与数据一致性：深入理解事务ACID特性，通过事务控制确保关键业务数据的完整性与一致性

备份恢复与容灾方案：制定物理与逻辑备份策略，掌握数据恢复流程，确保业务数据安全

主从复制与高可用架构：部署MySQL主从复制集群，了解MHA、InnoDB Cluster等高可用方案，保障服务连续性

12.Linux运维管理

Linux系统核心操作：掌握文件目录管理、内容查看过滤、权限设置等基础命令，具备Linux系统日常操作和管理能力

用户与权限管理体系：实现用户与组的全生命周期管理，掌握基础权限设置与ACL高级权限控制，保障系统访问安全

磁盘存储与服务部署：精通磁盘分区、文件系统管理，部署Apache Web服务、MariaDB数据库及VSFTPD文件服务

系统监控与安全防护：运用多种工具监控系统性能与资源使用，配置firewalld防火墙规则，构建系统安全防线

Shell脚本自动化运维：掌握Shell脚本编程，结合sed/awk实现文本处理，通过企业实战案例提升自动化运维能力