※ 引述《wjlmaxetlott (Sasquatch)》之铭言：
: 帮忙代po
: ——————————————
: 背景：
: 中部某生科学士/阳明大学生科类相关硕士 26Y
: 毕业后做过研究助理和代理商业务，总共约两年。做的皆非生物资讯相关的工作内容
: 起因对写程式很有兴趣，后来也打算往这块领域走，自学Python一段时间后便以Data ana
: lyst/ data scientist为目标转职，累积作品集和相关技术(Python, SQL, Tableau)后，
: 于今年年初开始有找工作的打算。
: 目前拿到几个跟数据分析有关的offer
: 其中一个就是生物资讯的研究助理，工作内容是
: 1. NGS序列分析
: 2. 可能用DL建模做预测
: 因为是学研单位所以publish比重高
: 当初接受面试的原因是有想从目前的生医domain累积数据使用的经验(2-3年)后再去尝试
: 一些自己有兴趣的职涯发展(电商/金融)，但由于不太清楚生资这块台湾目前的业界发展
: 是如何，只听
: 知道去年illumina来台湾设立，看起来好像会很重视定序这块市场。
: 不知道有没有做生资这块的前辈能分享台湾目前的情况(?)，例如工作内容以及产品方向
: 之类
: 或是也有类似的转职经验，版上似乎也没有相关的内容
: 先谢谢各位了！！
其实最简单的就是把Lab网站发出来，PI是谁说一下，内行的看一下发表文章跟研究领域
就知道值不值得去了。
我没理解错的话你本身不是生物资讯出生，所以这些测序序列分析你应该没什么经验。
加入后光是理解这些东西的生物意义，学习分析这些序列的R/Python package, 或是
一些在领域内很常用的软件需要花一定的时间。等你真的可以用这些数据去做所谓的
Machine learning, Deep learning已经不知道是什么时候了。
现在一堆Lab以及一堆Biotech都在说自己在用AI, DL做分析，真的进去以后其实
你就是帮忙清理Data的那些人，清理好的Data Lab/公司要嘛不知道怎么做，要嘛
就是丢给别人有经验有专业有学位的人做，很大可能不是给你做。
更有可能的情况是Lab根本没有多少数据让你做AI, DL, ML, 要去public database
下载数据。
所以除非你是真的有兴趣，不然不建议你去。
当然如果你本身对Data analysis已经有一定的理解，对于数据分析以及数据可视化
也有一定的概念跟技能，那去了的话可能可以加强你对不同测序数据的了解。
可以用这个机会发一些SCI paper, 将来到业界，或是出国念Ph.D.有帮助。
另外要做生资，千万不要去跟疾病/癌症不相关的实验室，工作机会直接少2/3。
推文有人说到生资是骗经费的东西，绝对不正确。
NGS检测已经是在临床上应用很广的东西，不管是早筛也好，治疗靶点寻找也好
不管是台湾或是国外都已经用起来了。
比如肺癌患者，如果EGFR/ALK/ROS1有突变或是融合，那医生可以给相对应的
用药建议，患者的生存期可以大幅提升，这些都是现在不管国内外都有在做的
检测。
另外因为测序技术的提升，现在测序成本便宜很多，很多不同组学的数据越来越多
基因组学，人体微生物组学，代谢组学，表观遗传学等等的数据越来越多，这些
都跟人体健康息息相关。我自己蛮看好这个方向的。