生信工程师培训

学习生信分析需要具备一定的计算机、生物学和统计学知识，建议按以下步骤学习：

1. 建立基础知识：先学习生物学、计算机科学和统计学的基础知识，掌握常用的生物学术语和基本的编程概念。可以参考一些经典教材如《生物信息学导论》、《R语言实战》等。

2. 学习常用工具和软件：学习生物信息学分析中常用的工具和软件，例如NCBI、BLAST、UCSC等数据库和软件，学习Linux操作系统和常用命令，掌握编程语言如Perl、Python、R等的使用。

3. 参加课程或培训：参加一些线上或线下的课程或培训，例如Coursera上的生物信息学课程、培训班、讲座等，了解生物信息学分析的流程和方法，掌握实践技能。

4. 实践和练习：通过实际项目的实践，积累经验和技能。可以通过参加竞赛、学术项目或者开源社区的项目来进行实践。

5. 学习交流：通过参加学术会议、讨论组、社区等渠道，与其他从业人员交流和分享经验，了解最新的技术发展和应用实践。

总之，星科SCIER认为学习生信分析需要综合多个学科知识，需要不断实践和练习，才能熟练掌握相关技能。

小镇青年休学穷游险些丧命，转专业只为证明自己是专业前几名，靠百度答案找到第一份工作迅速进阶为高级生信工程师，换三个工作后又决定继续读博，面对他人的误解自己为何习以为常。本期节目我邀请到了4年好友，生信技能树的创始人Jimmy，听他聊聊自己的经历和目前的状态。 主播： 思考问题的熊 嘉宾：曾健明(Jimmy) 00:00:26 二人初识 00:03:17 小镇青年 00:06:39 中途休学 00:14:52 放弃保研 00:20:48 三份工作 00:31:53 决定读博 00:35:18 分享之路 00:47:41 成立公司 00:52:52 读博感受 00:58:52 关于行业 01:01:18 关于质疑 01:06:46 关于未来

生物信息行业是一个很依赖上游行业的领域。所以生物信息行业的前景的好坏取决于上游行业的前景。目前来说，薪资水平高于纯生物化工行业，但低于it行业。总体来说生物医药行业整个成上身势头，因此生物信息行业目前也是比较有市场的。但是和it行业类似，行业技术更新快（甚至更快），要求学习能力强，不断跟上新技术。插句题外话，国内来说，个人觉得生物统计的缺口要更大。因为原研药的加大投入，临床实验的增加，生物统计的需求越来越多。