作者bioeric (ERIC艾瑞克)
看板PhD
標題Re: [問題] 博班生科領域轉生資
時間Wed Jul 3 23:48:56 2013
我也是從wet跨dry
生科轉生資 剛開始會很挫折
例如MySQL,R,perl......
從無基礎到會寫的程度大概要1年時間的努力 且這山峰非常的高
相反的 若資訊背景跳進來 反而很容易上手
因為生物資訊並不需要用到很深的分生及代謝理論 更不用去熟練wet實驗技能
只要懂點大一程度的生物學就很夠用
生物與資訊背景的邏輯思考模式別很大
大學4年+研究所2年的生物訓練後 要在資訊領域追上大學就資訊背景的 很難
尤其是年紀已經一大把 20歲這人生最佳學習年紀已過
要發揮生科背景的優勢 就是從生科類paper中
學會如何找出題目 用最"簡單"的生資方法 去找出答案
因資訊背景 要深入看懂生科類paper也很有難度
不論你是用商業工具或是自己寫程式 只要能解決問題 都是好工具
有商業工具可用 就不要浪費時間自己寫程式且還不一定寫的出來
但走生物資訊可以讓你的思考模式
從wet實驗室的點攻擊模式轉向大範圍攻擊模式(Data mining)
當然還有一個最重要的..........畢業
走wet實驗真的是看運氣 努力也不一定有收穫 且要好幾年才發一篇
命不好 怎麼作就是作不出來 9年時間到就掰掰
生資是只要肯作就肯定有data 發paper的時間也短
但......................
出來後 跟生科一樣 都很難找工作 薪資也很差
很多資訊背景碩博念生資的 最後都回原本的資訊領域去
生科生資類的薪資在資訊業面前 很可笑
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 36.237.117.160
1F：→ ahot:講真的,妳如果從wet跳到dry,然後有不自己寫程式都用套裝的 07/04 06:43
2F：→ ahot:那有啥競爭力可言?在pure-dry lab不自己開發程式或是發展方法 07/04 06:44
3F：→ ahot:當妳出去社會找工作,不管是業界或是學界,都可以輕易被取代 07/04 06:45
4F：→ ahot:業界老闆覺得請你不如請個CS Master.博後那就更不用講了 07/04 06:47
5F：→ ahot:想走pure dry就不要怕寫程式,導方法,用用套件我實驗室的tech 07/04 06:48
6F：→ ahot:花個一天研究問問別人也可以輕易上手 07/04 06:49
7F：→ ahot:另外,我不覺得妳走dry lab就一定會比做實驗的快,當然也要看 07/04 07:01
8F：→ ahot:甚麼實驗.另外我不懂妳怎麼覺得做分析就一定有data就能發表 07/04 07:02
9F：→ ahot:妳確定妳拿到的data是第一手還沒被發表?妳確定有data來源? 07/04 07:03
10F：→ ahot:就算妳真的有data好了,妳發的是像樣的journal? 07/04 07:04
11F：→ ahot:我其實只想說想做跟做的好是不一樣的!每個人都不一樣所以 07/04 07:06
12F：→ ahot:要想要有所成就,是要有真材實料還要有高人提攜 07/04 07:07
13F：→ ahot:大家加油吧!我差的還遠勒,一點淺見! 07/04 07:08
14F：推 oplz:他也沒說"都"用套裝的.. 不用這麼激動. 難道有 trinity 07/04 08:11
15F：→ oplz:Oases 這些不用 非要自己寫一個 transcriptome de novo 07/04 08:11
16F：→ oplz:assembler 才叫厲害嗎? 07/04 08:12
17F：→ bioeric:舉個最簡單的例子~幾十萬筆的NGS註解資料 要做文字切割 07/04 10:31
18F：→ bioeric:可用perl寫一串程式 也可用EXCEL的資料剖析簡單完成 07/04 10:33
19F：→ ahot:由於我是dry-lab出身,在我的定義裡面,可能O大跟B大的理解跟 07/04 10:44
20F：→ ahot:跟我不一樣,我覺得要做到最基本像是Rafael Irizary 07/04 10:46
21F：→ ahot:Shirley Liu,Mark Daly, or Mark Gerstein這樣才比較像是 07/04 10:48
22F：→ ahot:就是因為你再做dry lab所以妳應該要發現以前software的不好 07/04 10:49
23F：→ ahot:加以改進,不然怎麼comp biologist那麼重視 big O或是power 07/04 10:50
24F：→ ahot:做些NGS annotation,寫寫Perl,應該離comp bio還是太遠了 07/04 10:52
25F：→ ahot:不過爭論這些也沒啥意義,抱歉我有點激動了 07/04 10:53
26F：→ bioeric:了解A大的意思~之前我去大陸上NGS課 發現寫程式能力 07/04 11:16
27F：→ bioeric:他們能力超強 且是團體戰 每人負責開發一部分 07/04 11:17
28F：→ bioeric:台灣的程度 根本連人家的車尾燈都看不到 07/04 11:17
29F：→ bioeric:在台灣花很大時間學程式去追車尾 也是很難追得上 07/04 11:20
30F：→ bioeric:不如換個思考模式 條條大路通羅馬 07/04 11:21
31F：推 ahot:其實妳有機會去看看Perl的原始碼,或是去看看Bioconductor的 07/04 11:22
32F：→ ahot:原始碼,她們寫的也沒多難,但是這種小圈圈裡面自己資訊很快 07/04 11:24
33F：→ ahot:甚至是最可笑的PLINK C code,最重要的是把過程user friendly 07/04 11:25
34F：→ ahot:PLINK只是把常用的統計方法弄成一個套件command line tool 07/04 11:26
35F：→ ahot:多多少少的人在使用,我不覺得這是程式能力的問題,重點是 07/04 11:26
36F：→ ahot:台灣還沒人進去這些人的實驗室建立關係,再來消息太慢,打不進 07/04 11:27
37F：→ ahot:這些全力圈子,再去看看Goncalo Abecasis的軟體,把一個公式 07/04 11:28
38F：→ ahot:寫成一個package,多多少少的citation ex:Merlin, Metal 07/04 11:29
39F：→ ahot:這些都是速度問題當然還有權力分享的問題 07/04 11:30
40F：推 lingon:居然在戰這個, 有點無聊... 07/04 11:49
41F：→ Narcissuss:模擬很難發好的 07/04 18:33
42F：推 svd0808:看到A大的話，我笑了!每個領域都有不同思維，不要硬套! 07/04 22:28
43F：推 bignumber:其實MySQL, perl, R這些東西也不是CS領域專業的東西 07/04 23:09
44F：→ bignumber:很多國高中生就會了,應該是因為人老了對學新東西的動力 07/04 23:10
45F：→ bignumber:下滑了...像我就對python等語言有點小排斥 07/04 23:12
46F：→ bignumber:寫程式的門檻其實應該蠻低的,很多人大學畢業都不會寫 07/04 23:15
47F：→ bignumber:進公司把他操個幾個月,寫出來就有模有樣了... 07/04 23:15
48F：→ blence:生物背景覺得資訊轉生資比較簡單,但資訊背景想法完全相反 07/04 23:54
49F：→ blence:這差不多就是"自己瞭解的就很簡單,不了解的就很困難"的縮影 07/04 23:56
50F：推 kittypudding:我同意樓上的，資訊轉生資生物還是要唸很多的，不然 07/05 11:18
51F：→ kittypudding:很難找到好的題目和方向，除非和生科老師合作。反之 07/05 11:19
52F：→ kittypudding:也是如此。 07/05 11:19
53F：推 puec2:插嘴一下 我同學EE的也覺得生物的東西很難 07/06 04:22
54F：→ puec2:有些東西對我們來說像呼吸一樣理所當然 他們卻很難理解 07/06 04:23
55F：→ puec2:光一個Alternative splicing就可以解釋很久 07/06 04:23
56F：→ puec2:intron/extron的概念也很難想像 07/06 04:24
57F：→ puec2:Bio的東西不值錢，不表示就很簡單喔。 07/06 04:24
58F：推 Narcissuss:如果道德解禁 生物有很多可以玩..... 07/06 10:52