如何轉行生物信息

⑴ 計算機專業做生物信息學方向的研究生怎麼樣

生物信息學是生物領域里最好找工作的專業吧，我也在學習生物信息學, 現在國內華大基因，諾禾致源等生信公司每年都會招很多生物信息學分析工程師，待遇要比做實驗的好很多。

通過學習生物信息學學好編程和數據分析技能，以後想轉行也可以做程序員或數據分析師轉行到互聯網或金融領域工作。

生物信息是個交叉學科，主要內容是生物學（細胞生物，生物化學，分子生物學等）與計算機（演算法+數據結構等）。概括來說就是用計算機的方法，去研究生命現象。

考慮到你本科是計算機，計算/建模/模擬的能力應該是足夠了。但是如果想搞好研究，生物學知識（伏兄大大大量死記硬背 ）是不可避免的。畢竟如果不能理解研究的對象，生物信息的「信息「本身的直觀理解就不存在。

此外，我了解到很多生信的同學最後都讀博士了。生物信息沾了計算機的光，就業要比單純的生物學還不少。目前國內生物信息的實際落地還是規模偏小，工業界的出路其實有限。另外，即使是學術界，目前開展的滑廳灶學校也不是很多，我很懷疑碩士畢業能否找到對應的教師崗位。

不是這個專業方向怎麼樣的問題，是你願不願意或者信扮簡單點你喜歡嗎願意鑽研嗎？如果只是因為熱門跟大眾，我建議你不要去

不錯！生物信息學方向的研究生，無論是一本還是二本學校的畢業生都是100%就業。

生物信息學是一門新的學科領域，包括生物學專業內容，另外還有計算機科學、數學等專業的學習。由於每個學校的課程設置可能有所不同，所以最後的學習重點可能也有所變化。總而言之，生物信息學是一個多學科交叉專業。

整體上而言，生物信息學碩士學位的就業方向主要在這幾個方面：醫學、生物學、動物學、計算機、 健康 等。就業領域包括政府研究部門、教育、醫療機構、科研機構等。世界上越來越多的政府部門、教育機構和企業都呼籲加快培養各類生物信息學人才。因此，目前生物信息學研究生100%就業。

⑵ 生物專業怎麼開始生物信息學

如果是生物專業背景，那麼將來大部分的工作將會是使用專門的生物信息學分析軟體。所以難度會降低。自學的話羨搭豎，主要學幾下幾點就好：
1、一門腳本語言，個人推薦Python（Perl也可以，各有利弊，Python更新興一些）。
2、Linux系統。這個也不是百分百要求，但是專業的生信人，都是用Linux的，而且很多軟體都是不支持Windows的。
3、常用的生物信息學資料庫，這里列出幾個，NCBI，Ensembl，EBI，GENEbank等等，這些資料庫下面還分子資料庫，像GEO，GWAS catalog等。當枝稿然，還有方向更細的，像miRBase（miRNA資料庫）等。
4、R，這也是一種編程語兄大言，但更加側重結果的展示，實際上也就是畫圖。
5、常用生信分析軟體，這個沒必要專門去學，需要用到他們的時候再學也不晚，都是很簡單的東西。

⑶ 如何系統的學習生物信息學

生物信息學，是一門綜合學科。涉及到數學，生物學和計算機的內容。但在我看來，計算機的基礎需要，但要求不是很高，關鍵是要有很好的生物學知識，包括遺傳學的、生物化學的、發育生物學的、分子生物學的、植物生理學的知識等等，也就說需要達到這樣的一個要求：在進行數據分析時，能對各種分析結果進行生物學的評價，並給出最優的分析策略。同時也應該有純熟的數理基礎，包括統計學的、拓撲學的，這樣才能把待分析的問題轉換成可計算的模型，最後能給出實現的程序。
從個人來說，因為生物信息學是一個非常大的領域，所以，關鍵是要確定自己的研究方向。比如，以關聯分析為方向的生物信息學，那麼就要掌握好各種關聯分析的統計分析方法，有很強的數據管理能力，足夠好的序列分析能力（這是進行variation查找和分析的基礎）。
回到6年以前，如果決定在生物信息學上發展，那麼我也許會做下面這些事情：
首先，從最不重要的計算機這個方面來說：
（1）要掌握好bash等腳本語言，一般的linux問題都能很好的解決
（2）熟練使用apache，mysql等基礎軟體工具，用joomla等CMS配置搭建網站
（3）應該努力精通perl，bioperl，以基於此的各種分析工具，比如gbrowser，cmap等
（4）足夠好的c/c++語言能力，這是實現新演算法的最高效語言。
（5）應該努力精通R語言，這是進行統計分析的基礎工具
（6）如果有機會，學學erlang這樣一些函數式語言吧
其次，從數學基礎來說，我覺得應該：
（1）學好線性代數
（2）學好高等數學，或者數學分析
（3）學好統計學
（4）學好離散數學
（5）學好計算機演算法和數據結構
其次，從生物學來說：
（1）如果沒有進化論的基層，請把進化論學好
（2）學好發育生物學，植物生理學
（3）學好基因組學、遺傳學等
千萬不要認為這些沒有什麼用，當你在數據分析，怎麼判斷結果的合理性，或者對結果進行解釋時候，都離不開這些生物學問題。最後，你對這些問題的理解成度，決定了你的生物信息學水平：只是一個有生物學知識的、會進行計算機操作的技術員，還是一個能給出解決方案的有良好計算機基礎的能把握生物學問題的生物信息學家。
最後，從生物信息學的角度來說：
（1）對NCBI等各大資料庫非常熟悉
（2）對各種生物學信息學的分析方法和策略非常的清楚，至少應該知道有那些工具軟體，以及這些工具軟體的原理和基於的生物學基礎，包括：基因組學分析，表達譜分析，代謝組分析、調控網路分析、數據結果的整合展示等
最後，生物信息學是一個發展很快的學科，但因起涉及的內容比較多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在進行生物信息學學習的過程中，對自己感興趣的方法工具，一定要把文獻上的數據拿來，自己獨立分析一遍，自己去體會分析的過程，從而對這些方法和工具有更深入的理解。

⑷ 如何學好生物信息學大家有什麼建議

最好要有一個outline.需要知道數據從哪兒來的，怎麼產生的?其實就是測序儀的工作原理。然後是數據質量檢驗，為什麼需要數據過濾?接著是reads拼接和組裝。總之，要對整個流程有一個認識，而後在學習的過程中，再不斷回頭對比這個流程，這樣才不會有迷失的感覺。有了基礎知識的鋪墊，就可以嘗試著自己做些練習了，paper上面都會給出他們的數據、原碼地址，可以找來自己試試，先看看自己能不能做出一樣的效果。當然，這時要是你手裡正好有項目，那就更好了。學生物信息，paper肯定是要跟蹤的。

⑸ 生物信息學專業就業方向及前景分析,未來好就業嗎

生物信息學專業就業方向及前景分析如下：生物信息學專業培養德、智、體、美全面發展，具有較好的分子生物學、計算機科學與技術、數學和統計學素養，掌握生物信息學基本理論和方法，具備生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研機構、高等學校、醫療醫葯、環境保護等相關部門與行業從事教學、科研、管理、疾病分子診斷、葯物設計、生物軟體開發、環境微生物監測等工作的高級科學技術人才。

一、生物信息學專業簡介

生物信息學是一門交叉科學，它包含了生物信息的獲取、加工、存儲、分配、分析、解釋等在內的所有方面，它綜合運用數學、計算機科學和生物學的各種工具，來闡明和理解大量生物數據所包含的生物學意義。它隨1990年人類基因組計劃（HGP）的實施和信息技術的發展而誕生，現已迅速發展成為當今生命科學最具吸引力和重大的前沿領域，為生物學、計算機科學、數學、信息科學等專業的高素質人才提供了更廣闊的發展天地。

二、生物信息學專業培養要求

學生主要學習生物信息學的基本理論和方法，受到相關科學實驗和科學思維的基本訓練，具有較好的分子生物學、計算機科學與技術、數學和統計學素養，具備生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有較好的業務素質。

三、生物信息學專業學科要求

該專業對生物、計算機科目要求較高。該專業適合對自然科學感興趣，熱愛生物信息研究的學生就讀。

四、生物信息學專業知識能力

1.掌握普通生物學、生物化學、分子生物學、遺傳學等基本知識和實驗技能；
2.掌握計算機科學與技術基本知識和編程技能(包括計算機應用基礎、Linux基礎及應用、資料庫系統原理、模式識別與預測、生物軟體及資料庫、Perl編程基礎等)，具備較強的數學和統計學素養(高等數學I、II、生物統計學等)；
3.掌握生物信息學、基因組學、計算生物學、蛋白質組學、生物晶元原理與技術的基本理論和方法，初步具備綜合運用分子生物學、計算機科學與技術、數學、統計學等知識和技能，解決生物信息學基本問題的能力；
4.掌握生物信息學資料的查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲得相關信息的基本方法，具有一定的實驗設計、結果分析、撰寫論文、參與學術交流的能力；
5.熟悉國家生物信息產業政策、知識產權及生物安全條例等有關政策和法規；
6.了解生物信息學的理論前沿、應用前景和最新發展動態；
7.具有較好的科學人文素養和較強的英語應用能力，具備較強的自學能力、創新能力和獨立解決問題的能力；
8.具有良好的思想道德素質和文化素養，身心健康；
具有較好的科學素質、競爭意識、創新意識和合作精神。

⑹ 生物信息在國內前景究竟如何

實際上生信的壁壘在於計算機水平，一個有cs基礎的人轉行生信的難度，明顯低於一個純生命科學專業轉行生信。故如果轉行cs再回到生信需要的緩沖期很短，而生信再轉行深度學習，需要的緩沖長一些，但是因人而異，因為已經有python和基本的資料庫，相比純生物學優勢很大。如果想要在生信上進一步做科研，目前來看前景（短期）還是很積極的，無論是施一公領銜的結構生物學（更重要的是設備，但也有分析），還是華大領銜的基因組學，以及目前非常火熱的精準醫療都與生信有密切聯系。隨著深度學習的發展，以各類資料庫為基礎的智能診斷也與生信有關。從另一個側面看，生物專業未來的需求應該是多面的，未來做生物學研究（或者說基礎醫學研究），需要計算機、數學等等方面的人才會很多（例如計量生物學）。很多實驗（基本的養細胞，跑膠）可能在未來的效率會大幅提升，純實驗所需人手可能在飽和，照目前美國技術迭代的速度，幾乎所有科技行業每半年都需要進修與學習，相對於生命科學來說，有生信基礎的人會面臨小一些的壓力。（但是只是相對大部分生命科學學生）必須承認金融與cs未來還會是最具吸引力的行業，但是如果可以在生信上做好，那麼掌握醫學統計學；統計學，python和組學知識的人才無須擔心前景，但是讀PhD期間，可能很多人會因為枯燥的濕實驗，大量重復性的工作而失去耐心，故仍舊要考慮自己的情況。

⑺ 大四生物醫葯類畢業生，怎麼轉行

像生物制葯這種行業的話想要轉行，最好的一個選擇就是，化學類的公司，因為很多化學葯品公司他們都有比較大的相同性，或者實在不行你可以去學獸醫，還有學it也是比較火熱的，現在有很多的學校都在教。

⑻ 生物信息學小碩一枚，畢業後能轉行IT進互聯網公司嗎

轉行互聯網，運營是首選，為什麼這么說呢？小T分析以下三點原因。

1.職位機會多。如今的互聯網公司一般都會設置運營、產品職位，圖中可以看出，運營和產品的職位需求度都很高，相差無幾。運營和產品可以說是一對兄弟，並不存在誰比較重要，離開了彼此之後，它們都不再具備職位價值。