本科在伍伦贡大学读计算机科学，后来去南洋理工大学读生物医学数据科学。两个专业都有“数据”和“计算”，放在一起看，好像接得很顺。

不过，换一个领域，总得先补一些自己原来不懂的东西。

拿到一份数据，会读取、会处理，只是开头。我还想知道每个字段指的是什么，数据怎么来的，哪些差异有意义。背景没搞明白，代码倒是可以很快写出来，但可能一开始就问错了问题。

这种时候，我觉得承认自己不懂还挺省事的。先查清楚一个词，再继续往下看，比带着一个模糊的理解把整件事做完要好。听起来很普通，赶进度的时候又很容易忘。

现在有 AI 可以帮忙解释陌生概念，入门确实方便不少。我会把它当作一个方便追问的入口。需要拿来做判断的内容，还是要回到资料里对一下，尤其是它说得很肯定、我又完全不熟的时候。

读这一段书，让我更能接受自己暂时不会某件事。计算机的基础带得过去，新领域该补的课也得补。没必要第一天就装作已经很熟。