生物信息學本科生轉到互聯網數據挖掘領域是否可行？

01-09

一枚pku生物專業生物信息方向的大二本科生，計算機科學雙學位在讀。即將進入大三卻對將來的就業前途比較迷茫。實驗室主要做計算基因組學，課題比較偏統計方向。在實驗室接觸越來越多與機器學習有關的相關知識（但都比較淺）之後，感覺自己更加感興趣的可能是統計學習的各種方法而不是目前實驗室的生物課題。看到互聯網領域的機器學習越來越火熱，貌似前景比生物信息要好很多，所以逐漸萌生了轉行的想法。不知道如果真的朝一名互聯網數據挖掘工程師的方向努力，我還需要做些什麼，是否需要讀研時改換方向？
目前我學過一些計算機基礎課比如離散、數據結構、c++這些，在實驗室學過一些基礎的統計學習知識，會一點R語言（感覺自己好渣啊TAT），目前在做一些生信方面的小課題。

來，騷年！這本入門書傳給你！

《Pattern recognition and machine learning》

反正我看著挺吃力的。

騷年，十年前你聽說過「21世紀是生命科學的世紀」嗎？最近兩年你聽說過「大數據時未來核心」嗎？你是不是想追著浪潮一浪一浪的跑呢？那你就註定是萬年post doc，什麼好處都分不到。

做自己想做、愛做的事情吧，不管以後怎麼樣，至少不會後悔。追著別人定義的泡沫走，永遠都像中國股民一樣只有踩空的機會。

當然可行，方法都一樣，只是應用場景不同而已。

Perl/Python是你開啟混跡國內生物信息屆大門的利器，建議勤加學習。如果轉IT的話，好歹你也要有成熟點兒的項目在簡歷上體現出來，要不很容易在篩選時被pass的。如果學生，那我就不好說啦，我在學校畢業時challenge PHPer職位失敗。畢業後開啟bioinformatics職業生涯（主攻NGS數據分析、Perl、PHP、SQL、Linux系統），以生信工作中IT相關項目經驗轉行IT。

才大二完，未來真的一切都有可能。我學計算機的，畢業後卻在生物信息圈混，個人感覺也還可以（可能反過來說不太合適，不過大意如此）。另外，生物領域的背景或許比較適合做生物方面的大數據挖掘，你這類人才，還是非常吃香的。個人覺得互聯網數據挖掘不如生物方面來的有意思，當然興趣看你個人。如果你願意，以後我都可以給你推薦生物大數據挖掘方向的職位。所以個人覺得大學有機會就還是多看看，自己想就看看那個領域，好比前面有人說到的看看相關書籍，總之個人覺得中國的大學生多半在大學迷茫，所以多嘗試，找到自己想做的，然後堅持前行吧。

我回答一個:本科生物工程，到研究生讀人力資源管理，畢業之後做it

隔壁大二狗默默擼過.....也是一樣的情況不過是藥學系生物方向想轉CS....也不知道未來怎麼樣總之就是各種上計算機系的課爭取能到美國讀個好點的CS master

趁本科階段，分別在生信和互聯網兩方面的大公司對口專業團隊實習一次，例如華大和BAT，之後應該會有很直觀的判斷了。

互聯網大數據挖掘，其實挖不出什麼東西，無非在本來賺10塊錢的領域，爭取賺到11塊錢，數據分析往往到了最後只是壓榨最後的利潤。

再者是反作弊，比如滴滴司機刷單。

再者是找到有錢人，然後多賺他們的錢，比如互聯網金融，這個很依賴平台和數據。

如果平台很好，能夠拿到很多有價值的數據，別太指望爬蟲，爬蟲能爬到的數據都被大家玩爛了，當然平台不好的公司就只能靠這個了。

如果有幸去了騰訊和阿里，那麼你能夠感受到原來世界是這麼運轉的，原來有這麼多別人不知道的事情，你會發現你知道的漸漸太多了。

如果沒有這類機會，可能生物信息是個不錯的選擇，雖然堅持了很久的生物黑，但是未來一定是這個領域的。只是看個人有沒有命在有限的生命中趕上這沒有盡頭的生物研究的成功。

生物信息除了在科研領域，也會在醫療診斷，藥物研發領域大放異彩，建議如果有興趣可以堅持下去。

互聯網時代那個沒有天花板的時代正在結束，現在無論去哪個公司，頭頂都是一塊厚厚的天花板，如果家世背景不好，僅僅靠技術很難再走遠了。

生物信息領域的天花板還沒有徹底封死。這可能是機會，但也意味著高度的風險。慎重考慮自己的未來。

與其跟風看工資，不如挑自己最感興趣的，畢竟風來了一波又一波，真正成功的都是那些熱愛自己做得事情的人，都是為自己熱愛的事業拚命的人。

有些東西是靠天賦的，做自己喜歡的去吧

同糾結啊！

暑假就要去你隔壁的生物信息實驗室了，但是我學的是自動化啊！~(&>_我本科時的興趣是模式識別和機器學習。

所以現在還在糾結，要不要拒了~(&>_關注後續答案！