「自学Python？一般人我还是劝你算了吧！」
在国内知识分享平台「知乎」上，这一吐槽话题获得了超过2600次点赞，引发近600条讨论。
从该话题下的高赞讨论来看，多数人对Python的应用性都持肯定态度，但在门槛上却褒贬不一，有人认为Python能够让新人很快入门，从而在初始阶段就获得成就感，提升兴趣度；而有人则坚持长远发展观点，认为Python在语法上隐藏了大量概念，比如类型、多态应用原理等，如果基本功不扎实，即便是新手入了门，也难以进一步深入。
作为目前被广泛使用的解释型编程语言，Python凭借多种强大的算法和模型，和数据灵活整合分析与建模等功能，近年来风头一时无两。根据2021年TIOBE 编程语言社区的排名数据，Python以市场占比12.90%排名第一位，市场占比上升0.69%；从Python市场占比的历史趋势来看，从2014年开始，Python市场占比就开始逐年走高，至2022年，Python市场占比达到历史最高峰。
但另一方面，Python在使用过程中一直存在门槛问题，这导致企业内除算法工程师之外的员工，很难深度应用。
一般情况下，企业数据的采集、治理、分析、应用往往都在安全权限的管控下有着既定流转链路，各环节对应不同岗位员工的工作要则，但不同岗位工作交接的过程中，却偶有出现能力“断点”。
如，数据开发一般会提供宽表来应对前线业务的需求，但在部分情况下需要将数据做行列转换，才能对数据进行更进一步分析，而这项操作能力对普通业务岗位员工来说，是一道“拦路虎”；即便是置身这一环节“专业对口”的算法工程师，也依旧面临着另一个问题：目前市场上缺少可以将临时生产好的数据与可视化图表联动的产品，但这恰巧又是数据能被后链路环节高效应用的关键。
针对将数据挖掘与可视化图表联动，以及降低非算法工程师岗位对数据挖掘需求的理解门槛，火山引擎数智平台VeDI旗下数智洞察DataWind，近期推出了升级功能：可视化建模。
这项新功能封装了超过30类常见的AI算子能力，用户仅需了解算法的作用，就可以通过配置化的方式配置算法算子的输入和训练目标，完成模型训练，并根据配置的其他数据内容快速得到预测结果。
过去，复杂算法模型往往需要通过Python才得以实现，但现在通过DataWind同样能够完成搭建。
以电商企业场景为例，当员工需要根据现有数据构建「用户回购模型」时，考虑整个过程需要经过数据清洗、格式转换之后采用梯度提升树构建，核心涉及的环节包括合并行、缺失值替换、one-hot编码、梯度提升树、聚合、提取字段总共6个，因此通过DataWind可视化建模构建的「用户回购模型」流程可以参考下图：
可视化搭建的方式，一方面降低了非算法工程师对流程的理解成本，另一方面对算法工程师自身来说，操作也将更加简单便捷，进一步提升工作效率。
而可视化建模只是DataWind近期功能升级的一个缩影，在今年更早之前，DataWind就已经迎来协同层面大动作，实现与飞书、企业微信等在线协同办公IM工具全面协同，用户通过飞书等就可以完成DataWind数据服务一键订阅，随时随地查看数据、使用数据。
据了解，在历经字节跳动内部多业务多场景实践之后，目前火山引擎的系列数智能力已经通过DataWind等产品全面对外输出，并在互联网、汽车、零售、金融等多个行业在内的数百家标杆企业获得应用实效。
