bioinfo只能作为过渡，切勿跳坑(吐槽)

做生物信息的人往往是有hacker情节，由兴趣驱动，希望能破解生命的奥秘的。 但是
，生物信息作为一个职业有没有前途，信价比高不高，不是由兴趣和真理决定的，是由
市场决定的，供求决定的。随着Crispr技术的出现，实际的生物实验会越来越像hack自
然界的“生物程序”，越来越像硬的“生物信息”（用病毒，纳米技术来hack），要做
好这样的实验，能在实验前用软“生物信息”做下预测，对实验成本和结果解释会有帮
助。生物信息应该会在未来生物研究中占据重要的位置，但“hypothesis” driven 和
  experimental driven 都不可或缺，生物信息本身作为一个职业都尴尬之处是它都上
升空间有限，它所产生都假说仍然依赖于实验都验证，依赖于funding，所以相应都地
位不高，操的心还多。 对实验没有发言权的生物信息学人来说会很难过。对未来的生
物学家来说，信息学技能是必要的，但生物学家仍然不会赚到很多的钱。 这是由市场
决定的，是会随着经济的起伏而起伏的。任何一个行业要想正常发展，就要像医生律师
那样，有工业行会，有bar。无限制的扩张终将毁灭任何一个行业。建议大家还是找一
个有bar的行业，智力上的（CS），或者行会上的(医生，律师，有职业资格的)。

当然是作为过渡。
我在quantitative帖子里提到bioinformatics，意思就是要大家作为过渡。

因为大量生物千老没有半点计算常识，我知道的一些old-fashion发Science的教授，居
然分析十万行数据还停留在excel表格一行行看。另外很多人有家人，身份的牵挂，所
以无法立刻改行成功。

所以bioinformatics是个不错的过渡。可以跟老板要求主动学这个东西，拿着NIH 
funding，学着transferable skill，何乐而不为啊？

另外，就算从事bioinformatics，那也比一般的biology postdoc强一百倍。对吧？
bioinfor就是生物里的码工，有quantitative skill，可以跳来跳去。你要做bench的
生物同胞跳一跳？加上biology领域的人大部分数学计算机极其差，反而让
bioinformatician显得“高人一等”，缺了他们压根没法发paper

所以，大家赶紧往这方面转啊，白天分析NGS，写python；晚上就狂补课data 
structure，algorithm+数学统计ML

我自己就是半路出家转了一半的PhD；我就算找postdoc，也一定要找pure 
computational的！看到bench实验就恶心，看到老板的忽悠虚伪假惺惺的脸就恶心


为何一定要搞定ga tech的omscs呢？

就自己狂练 
CS方面：data struture&algorithm + python/R/java + leetcode
数学方面：linear algebra + mathsmatical statistics + machine learning

就可以了吧？

我记得生物转行版的那个Wardo就是这样的，也没读学位。

Wardo牛人要出来说说自己的经验啊

Reference:

https://www.mitbbs.com/article_t/Biology/32065075.html