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「自学 Python？个别人我还是劝你算了吧！」
在国内常识分享平台「知乎」上，这一吐槽话题取得了超过 2600 次点赞，引发近 600 条探讨。
从该话题下的高赞探讨来看，少数人对 Python 的应用性都持必定态度，但在门槛上却褒贬不一，有人认为 Python 可能让新人很快入门，从而在初始阶段就取得成就感，晋升趣味度；而有人则保持久远倒退观点，认为 Python 在语法上暗藏了大量概念，比方类型、多态利用原理等，如果基本功不扎实，即使是老手入了门，也难以进一步深刻。
作为目前被宽泛应用的解释型编程语言，Python 凭借多种弱小的算法和模型，和数据灵便整合剖析与建模等性能，近年来风头一时无两。依据 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，市场占比回升 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 在应用过程中始终存在门槛问题，这导致企业内除算法工程师之外的员工，很难深度利用。
个别状况下，企业数据的采集、治理、剖析、利用往往都在平安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，却偶有呈现能力“断点”。
如，数据开发个别会提供宽表来应答火线业务的需要，但在局部状况下须要将数据做行列转换，能力对数据进行更进一步剖析，而这项操作能力对一般业务岗位员工来说，是一道“拦路虎”；即使是置身这一环节“专业对口”的算法工程师，也仍旧面临着另一个问题：目前市场上短少能够将长期生产好的数据与可视化图表联动的产品，但这凑巧又是数据能被后链路环节高效利用的要害。
针对将数据挖掘与可视化图表联动，以及升高非算法工程师岗位对数据挖掘需要的了解门槛，火山引擎数智平台 VeDI 旗下数智洞察 DataWind，近期推出了降级性能：可视化建模。
这项新性能封装了超过 30 类常见的 AI 算子能力，用户仅需理解算法的作用，就能够通过配置化的形式配置算法算子的输出和训练指标，实现模型训练，并依据配置的其余数据内容疾速失去预测后果。
过来，简单算法模型往往须要通过 Python 才得以实现，但当初通过 DataWind 同样可能实现搭建。
以电商企业场景为例，当员工须要依据现有数据构建「用户回购模型」时，思考整个过程须要通过数据荡涤、格局转换之后采纳梯度晋升树构建，外围波及的环节包含合并行、缺失值替换、one-hot 编码、梯度晋升树、聚合、提取字段总共 6 个，因而通过 DataWind 可视化建模构建的「用户回购模型」流程能够参考下图：
可视化搭建的形式，一方面升高了非算法工程师对流程的了解老本，另一方面对算法工程师本身来说，操作也将更加简略便捷，进一步晋升工作效率。
而可视化建模只是 DataWind 近期性能降级的一个缩影，在往年更早之前，DataWind 就曾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，用户通过飞书等就能够实现 DataWind 数据服务一键订阅，随时随地查看数据、应用数据。
据理解，在历经字节跳动外部多业务多场景实际之后，目前火山引擎的系列数智能力曾经通过 DataWind 等产品全面对外输入，并在互联网、汽车、批发、金融等多个行业在内的数百家标杆企业取得利用实效。
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