Cómo leer notebooks de otros sin morir de aburrimiento
La habilidad más infravalorada (y más útil) del científico de datos moderno.
Todos creemos que sabemos “leer código”.
Hasta que abrimos un notebook ajeno y nos da un microinfarto.
Celdas desordenadas, funciones a medio hacer, variables llamadas df_final_final_v2 y plots con colores dignos de Windows 98.
Y sin embargo, ahí dentro, entre líneas, suele haber oro.
Leer notebooks de otros no es perder el tiempo. Es aprender cómo piensa otra persona. Y eso, en ciencia de datos, vale más que cualquier tutorial de YouTube.
1. Cómo encontrar notebooks buenos (y detectar el humo)
Kaggle está lleno de notebooks top 1% con más humo que una parrillada.
Los buenos no suelen ser los más votados, sino los más claros.
Busca los que:
Explican qué problema intentan resolver.
Tienen secciones con títulos humanos, no solo “EDA” o “Model”.
No usan 12 modelos diferentes “para comparar” sin sentido.
Y, sobre todo: si en las primeras 20 líneas ya hay 15 imports de librerías que no entiendes, huye.
2. Qué mirar primero: estructura, ideas, no código
Antes de lanzarte al código, busca la historia.
Un buen notebook es como un relato: plantea una hipótesis, la explora y llega a una conclusión.
Fíjate en:
Cómo formulan el problema.
Qué tipo de variables crean (feature engineering).
Qué decisiones toman antes del modelado.
Solo después mira cómo lo implementan.
El código cambia. El razonamiento, no.
3. Cómo adaptar ideas sin copiar
Inspirarte no es copiar. Copiar sin entender, sí.
Cuando veas una idea que te guste (una feature, un gráfico, una métrica…), intenta responder:
¿Por qué lo hicieron así? ¿Qué pasaría si lo cambio?
Reproduce el concepto, no el código.
Y si puedes mejorarlo, hazlo y explica el porqué. Eso te convertirá en alguien que aporta, no que replica.
4. Cómo escribir el tuyo para que otros te entiendan
Piensa en la persona que abrirá tu notebook dentro de seis meses.
Spoiler: serás tú.
Escribe comentarios que expliquen qué intentas hacer, no qué hace el código.
Usa títulos, subtítulos, y gráficos con contexto.
Y, por favor, nunca dejes celdas huérfanas con prints aleatorios.
Un notebook bien escrito no es un adorno: es una herramienta de comunicación.
Y en ciencia de datos, comunicar bien tus resultados es casi tan importante como tener razón.