※ 引述《wjlmaxetlott (Sasquatch)》之銘言： : 幫忙代po : —————————————— : 背景： : 中部某生科學士/陽明大學生科類相關碩士 26Y : 畢業後做過研究助理和代理商業務，總共約兩年。做的皆非生物資訊相關的工作內容 : 起因對寫程式很有興趣，後來也打算往這塊領域走，自學Python一段時間後便以Data ana : lyst/ data scientist為目標轉職，累積作品集和相關技術(Python, SQL, Tableau)後， : 於今年年初開始有找工作的打算。 : 目前拿到幾個跟數據分析有關的offer : 其中一個就是生物資訊的研究助理，工作內容是 : 1. NGS序列分析 : 2. 可能用DL建模做預測 : 因為是學研單位所以publish比重高 : 當初接受面試的原因是有想從目前的生醫domain累積數據使用的經驗(2-3年)後再去嘗試 : 一些自己有興趣的職涯發展(電商/金融)，但由於不太清楚生資這塊台灣目前的業界發展 : 是如何，只聽 : 知道去年illumina來台灣設立，看起來好像會很重視定序這塊市場。 : 不知道有沒有做生資這塊的前輩能分享台灣目前的情況(?)，例如工作內容以及產品方向 : 之類 : 或是也有類似的轉職經驗，版上似乎也沒有相關的內容 : 先謝謝各位了！！ 其實最簡單的就是把Lab網站發出來，PI是誰說一下，內行的看一下發表文章跟研究領域 就知道值不值得去了。 我沒理解錯的話你本身不是生物資訊出生，所以這些測序序列分析你應該沒什麼經驗。 加入後光是理解這些東西的生物意義，學習分析這些序列的R/Python package, 或是 一些在領域內很常用的軟體需要花一定的時間。等你真的可以用這些數據去做所謂的 Machine learning, Deep learning已經不知道是什麼時候了。 現在一堆Lab以及一堆Biotech都在說自己在用AI, DL做分析，真的進去以後其實 你就是幫忙清理Data的那些人，清理好的Data Lab/公司要嘛不知道怎麼做，要嘛 就是丟給別人有經驗有專業有學位的人做，很大可能不是給你做。 更有可能的情況是Lab根本沒有多少數據讓你做AI, DL, ML, 要去public database 下載數據。 所以除非你是真的有興趣，不然不建議你去。 當然如果你本身對Data analysis已經有一定的理解，對於數據分析以及數據可視化 也有一定的概念跟技能，那去了的話可能可以加強你對不同測序數據的了解。 可以用這個機會發一些SCI paper, 將來到業界，或是出國念Ph.D.有幫助。 另外要做生資，千萬不要去跟疾病/癌症不相關的實驗室，工作機會直接少2/3。 推文有人說到生資是騙經費的東西，絕對不正確。 NGS檢測已經是在臨床上應用很廣的東西，不管是早篩也好，治療靶點尋找也好 不管是台灣或是國外都已經用起來了。 比如肺癌患者，如果EGFR/ALK/ROS1有突變或是融合，那醫生可以給相對應的 用藥建議，患者的生存期可以大幅提升，這些都是現在不管國內外都有在做的 檢測。 另外因爲測序技術的提升，現在測序成本便宜很多，很多不同組學的數據越來越多 基因組學，人體微生物組學，代謝組學，表觀遺傳學等等的數據越來越多，這些 都跟人體健康息息相關。我自己蠻看好這個方向的。 --

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