Cuando el código funciona… pero tú no sabes por qué
El código funciona.
Pero tú no sabes por qué.
Y ahí empieza algo que casi nadie te explica cuando aprendes algo nuevo.
Hace tiempo que no estudiaba algo desde cero.
Y ahora que estoy aprendiendo ciencia de datos, hay algo que me pasa constantemente:
Sigo pasos, ejecuto código… pero muchas veces no termino de entender del todo lo que estoy haciendo.
Y lo más curioso es que, aun así, funciona.
Y eso es lo que más desconcierta.
Y no, no creo que esto sea solo mío.
Puedes avanzar mucho…
y aun así no entender del todo lo que estás haciendo.
De hecho, creo que es una de las partes menos habladas cuando aprendes algo técnico: puedes hacer cosas que funcionan sin comprenderlas completamente.
Y eso genera una sensación rara. Incómoda, incluso:
-
- Avanzas, pero con inseguridad
- Haces, pero no sabes explicarlo
- Repites, pero no decides
Python, lo sencillo… hasta que deja de serlo
Por ejemplo:
Estoy aprendiendo Python, un lenguaje de programación que, en teoría, es bastante sencillo (o al menos eso dicen… y de momento, se agradece).
A veces escribo algo como:
print(«Hola mundo»)
Y sí, sé lo que hace.
Pero cuando empiezo a trabajar con funciones, variables o estructuras un poco más complejas…
Ahí ya no siempre tengo la misma claridad.
Y entonces pasa algo interesante: ejecuto… pero no necesariamente comprendo.
Aprender no es un proceso lineal (aunque nos lo vendan así)
Aprender ciencia de datos (y programación en general) no es un proceso lineal.
No es:
Entiendo → Practico → Domino
Muchas veces se parece más a esto:
- Ejecuto
- Funciona
- Entiendo después
- Vuelvo a empezar
- Ejecuto
- Funciona
- Creo que entendí
- Vuelvo a empezar
- No entiendo tanto como pensaba
- Ejecuto otra vez
Y en medio de todo eso… también estás aprendiendo.
Lo más importante que estoy aprendiendo (y no es técnico)
Lo que estoy empezando a entender (y aceptar) en este proceso es algo más importante que cualquier herramienta:
Si no cuido cómo me hablo mientras aprendo, el proceso se vuelve mucho más pesado de lo que debería ser.
Y aprender —bien— también requiere energía, paciencia y una mirada más amable hacia una misma.
Por eso, hoy me quedo con tres ideas:
- No necesito entender todo al inicio
Pero sí necesito volver a ello. Revisarlo. Preguntarlo. Desmenuzarlo. - Repetir no es suficiente
Porque si no entiendo, no puedo aplicar.
Y si no puedo aplicar, no es aprendizaje… es solo ejecución. - La claridad no llega sola
Llega con el tiempo, sí… pero también con preguntas incómodas, con pausas y con intención.
Por qué esto importa (más allá de estudiar)
Esto no pasa solo en ciencia de datos.
Pasa en el trabajo.
En cómo usamos herramientas.
En las decisiones que tomamos.
Muchas veces hacemos cosas que “funcionan”… sin entenderlas realmente.
Y eso, tarde o temprano, tiene un límite.
No se trata solo de que funcione
Estoy aprendiendo ciencia de datos.
Pero más allá de herramientas o código, lo que realmente estoy aprendiendo es esto:
A no quedarme solo en ejecutar,
si no en entender lo que estoy haciendo.
Y creo que ahí, justo ahí, está la diferencia.
Porque no se trata solo de que funcione,
si no de que tenga sentido para mi cabeza (eso hará todo más sencillo en el futuro).
Y si tú también estás en ese punto de “hago cosas… pero no siempre las entiendo del todo”, tranquila, no estás sola, somos muchas más en ese mismo camino.
Estamos aprendiendo. De verdad.
Nos leemos 💛
Lilliam Robelo
Soy formadora y facilitadora en comunicación, pensamiento crítico, creatividad, liderazgo y uso práctico de herramientas digitales.
Trabajo con profesionales y equipos que quieren entender mejor lo que hacen, tomar decisiones con criterio y aplicar la tecnología de forma útil en su día a día.
Actualmente, estoy formándome en ciencia de datos, integrando este aprendizaje en mi trabajo para conectar lo técnico con lo humano.



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