Si me preguntases, hace un tiempo habría dicho que una buena introducción práctica a la programación sería tratar de resolver los problemas planteados en los ejercicios del Proyecto Euler. Escoger un lenguaje, por ejemplo Scheme o Python, e ir resolviendo.

A día de hoy mi respuesta sería bien distinta.

El primer problema consiste en calcular la suma de todos los números naturales menores de 1000 que sean múltiplos de 3 o 5. Una posible solución, escrita en Racket, es la siguiente:

#lang racket/base

(define (multiple-of-3-or-5? n)
    (or (zero? (modulo n 3))
        (zero? (modulo n 5))))

(for/fold ([sum 0])
          ([i (in-range 1000)]
           #:when (multiple-of-3-or-5? i))
    (+ sum i))

Niklaus Wirth dijo allá por 1976 que "algoritmos + datos = programas". Si analizamos el texto anterior vemos que hay algoritmos, expresados en forma de función: "multiple-of-3-or-5?", y vemos que hay datos, como el rango de números de 1 a 1000. ¿Podemos decir entonces que es un programa? Claramente podemos, pero sin embargo no se parece gran cosa a un programa "real".

Cuando estudié informática, me enseñaron a programar de un modo similar. Nos proponían pequeños ejercicios, puzles, cosas como: "encuentra el elemento X en la lista enlazada Y" o "ordena este vector de N elementos". Creo que es una manera horrible de aprender.

El otro 90%

La pregunta clave es: ¿qué falta aquí?.

Cada vez estoy más convencido de que la parte difícil de la programación no es la algoritmia. Diría que el 10% de un programa es pura algoritmia. El otro 90% es control de errores, I/O a archivos o sockets, localización tanto de lenguaje como de moneda o huso horario, codificación (unicode, shift-jis, etc), aprovechamiento de recursos (múltiples procesadores, memoria), diseño modular en componentes y librerías, interactuar con programas y librerías escritas por otras personas, portabilidad entre arquitecturas, etc...

No hay nada de eso en el programa anterior.

Crear algo en el laboratorio es fácil, es un entorno seguro sin agentes externos. Todo está bajo un estricto control. En la vida real, ni siquiera el enunciado del problema está completamente especificado. Los requerimientos cambian día a día.

La mayoría de problemas importantes en algoritmia ya han sido resueltos. Las matemáticas son exactas. Sin embargo, se discute día a día sobre patrones y métodos para estructurar el código que hagan más sencilla su comprensión. Se discute sobre dinámicas de trabajo en equipo que permitan a las personas cooperar más eficientemente.

¿Quieres aprender a programar? Lee el código de un programa que uses día a día y analíza su diseño. Trata de modificarlo. Ignora "qué" e intenta entender el porqué de cada decisión y sus consecuencias.