评价一个合格的生物信息分析工作者的标准有哪些？或者需要具备什么样的分析能力？？
杨峰
2021-04-13 09:41
开发者_C百科
谢邀，谈谈自己的一些经验，因为我的主要经验是在美国这边，所以可能有偏颇，开会前20分钟赶紧回复下 ： ）
有个困扰很多人的问题，就是bioinformatician和computational biologist的区别。其实招聘的时候，也要细分两者，在招聘栏里看到的要求也有些不同，这种不同在人为的作用下逐渐明显了。中文里可能没有细分两者的区别，就更容易混淆了。我觉得可以翻译成“生物信息分析师”和“计算生物学家”。那么我们从这两个角色聊一聊他们的基本要求。
先说bioinformatician
- 一般本科或硕士为基本学历
- 了解现有的各种常用数据库，可以利用已有的资源完成数据的整合，处理和分析。
- 熟练掌握常用分析流程，知道针对不同的数据和设计采用正确的分析流程
- 基本统计常识
- 掌握一种脚本语言和一种数据库语言
- 扮演数据分析，服务和支持的角色
再说computational biologist
- 一般硕士以上学历为最低要求，博士常见，要求是某领域专家（数学，物理，计算机，生物，统计。。），有可以证明其研究能力的文章和成果
- 可以独立领导科研项目，做最前沿的研发，偏工程背景的要求有能力研发最新的各种算法，统计分析方法；偏生物背景，要求可以独立领导小组进行基于数据挖掘和计算分析的生物学研究，比如癌症基因的发现，分子生物学理论等等。
- 在工作上也要求经常有新的科研成果发表出来
这里要注意，每个公司和机构的叫法和定义都略有不同，但是总体讲，computational biologist的职称会更高，要求也更高，经常扮演领导研发的角色。有人这么定义：前者是偏工程（engineer），后者是偏科学（science）。我不完全同意这个的定义，个人认为区分两者最大的区别就是是否是某领域专家，并有独立开展和领导前沿科研项目的能力。bioinformatician要求的是“广”，和整体独立分析能力，computational biologist要求更多的是“专而精”。
综上所述，虽然不知道如何翻译成中文合适，总之“学家”的头衔不是随便可以称呼的，“分析师”的门槛偏低一些，但是要求技能更广泛一些。
秦冉 开发者_Go百科 2021-04-13 09:48
这取决于你需要的是全栈工作者来驱动项目还是有精细的岗位划分吧 。
如果你需要全栈工作者，那么你就是需要一位有经验的生物信息学家；如果是细分岗位，那你肯定得有岗位职责和基本要求。
其实大部分情况可能面对的是毕业不久的人，需要考量最多的也就是知识方面的了。 具体的数学或统计，计算机等，不细说；主要推荐生物信息的考察参考：你可以参考同行的公开或培训课程，或其他大学机构的课程，来做具体的技术技能评估(这不是说你不知道要做的事情，而是不是全部了解做这些事情可能会用到的知识和技能)：
基础入门
生物信息学概论 圣彼得堡国立大学
https://www.coursera.org/course/bioinfo
生物信息学：使用计算机探索生命科学 约翰霍普金斯大学
https://www.coursera.org/course/bioinform
生物信息学：导论与方法 北京大学
https://www.coursera.org/course/pkubioinfo
进阶方法
算法，生物学及编程入门 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/algobioprogramming
生物信息学算法（第1部分） 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/bioinformatics
生物信息学算法（第2部分） 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/bioinformatics2
生物信息学方法I 多伦多大学
https://www.coursera.org/course/bioinfomethods1
生物信息学方法II 多伦多大学
https://www.coursera.org/course/bioinfomethods2
方建建 2021-04-13 09:54
谢谢楼主，本人还是小白，开发者_开发问答觉得入门好难，不知道从哪进人，现在开始学习。
刘渝 2021-04-13 10:00
我觉得合格的生物信息分析工作者应该有三项基本功：1是对生物学研究目的的准确把握，2掌握生物信息学（主要是测序或芯片）技能和工具，3是过硬的数据分析和挖掘的能力和经验。
第一项是要求要有相应的生物学或者医学的知识储备，只有能理解项目的最大目的，才能高效的进行分析流程。好比一个道路工程师必须先要知道目的地，然后才能规划施工内容。
第二项是生物信息分析工作者的基本工作技能，包括测序和芯片工作原理的掌握，测序结果的质量控制和处理流程，以及相应的计算机知识（系统知识，计算机语言知识等）。
最后一项应该是区别“好”的和“坏”的生物信息分析工作者的开发者_如何转开发标准，即数据分析和数据挖掘的能力。这涉及到大量的将具体问题转化为数学模型，也就是建模的能力（也就是开发算法）。
肖国生 开发者_开发技巧 2021-04-13 10:00
我的想法和 elemenTY 差不多
1）提供生物信息支持的，比如商业的服务机构，实验室里的技术员（technician），就要熟练运用各种软件，会简单编程，帮助其他人获得所需要的数据。
2）以研究生物学问题以主要目的的，如生物学者，除了上述能力，最重要的还是要对所研究的生物学问题有很深的理解。
3）以开发算法为主的，基本就是统计或者计算机背景要很强。
4）以开发软件为主的，计算机背景强。
宋伟 2021-04-13 10:01 是否能处理三种测序平台以上的数据。对数据的进行一个评价。说明下，NGS中最常用的分析工具，及一些重要参数对数据的影响，如果能讲一讲一些有名的工具的历史故事更好给一类别人发表的文章，把里面的流程自己搭出来，并能用自己项目的数据跑出结果来。pipeline的性能如果能有提高，或是通用性比原来的好。
以上，可以基本评价合格的生物信息分析工程师。注意，这玩意是要综合多开发者_运维知识库项能力，并不要求coding跟IT里的工程师一样，搞统计、数学跟搞人工智能的一样。
当然，亲自还做过分子实验，那更好。
谢邀，谈谈自己的一些经验，因为我的主要经验是在美国这边，所以可能有偏颇，开会前20分钟赶紧回复下 ： ）
有个困扰很多人的问题，就是bioinformatician和computational biologist的区别。其实招聘的时候，也要细分两者，在招聘栏里看到的要求也有些不同，这种不同在人为的作用下逐渐明显了。中文里可能没有细分两者的区别，就更容易混淆了。我觉得可以翻译成“生物信息分析师”和“计算生物学家”。那么我们从这两个角色聊一聊他们的基本要求。
先说bioinformatician
- 一般本科或硕士为基本学历
- 了解现有的各种常用数据库，可以利用已有的资源完成数据的整合，处理和分析。
- 熟练掌握常用分析流程，知道针对不同的数据和设计采用正确的分析流程
- 基本统计常识
- 掌握一种脚本语言和一种数据库语言
- 扮演数据分析，服务和支持的角色
再说computational biologist
- 一般硕士以上学历为最低要求，博士常见，要求是某领域专家（数学，物理，计算机，生物，统计。。），有可以证明其研究能力的文章和成果
- 可以独立领导科研项目，做最前沿的研发，偏工程背景的要求有能力研发最新的各种算法，统计分析方法；偏生物背景，要求可以独立领导小组进行基于数据挖掘和计算分析的生物学研究，比如癌症基因的发现，分子生物学理论等等。
- 在工作上也要求经常有新的科研成果发表出来
这里要注意，每个公司和机构的叫法和定义都略有不同，但是总体讲，computational biologist的职称会更高，要求也更高，经常扮演领导研发的角色。有人这么定义：前者是偏工程（engineer），后者是偏科学（science）。我不完全同意这个的定义，个人认为区分两者最大的区别就是是否是某领域专家，并有独立开展和领导前沿科研项目的能力。bioinformatician要求的是“广”，和整体独立分析能力，computational biologist要求更多的是“专而精”。
综上所述，虽然不知道如何翻译成中文合适，总之“学家”的头衔不是随便可以称呼的，“分析师”的门槛偏低一些，但是要求技能更广泛一些。
秦冉 开发者_Go百科 2021-04-13 09:48
这取决于你需要的是全栈工作者来驱动项目还是有精细的岗位划分吧 。
如果你需要全栈工作者，那么你就是需要一位有经验的生物信息学家；如果是细分岗位，那你肯定得有岗位职责和基本要求。
其实大部分情况可能面对的是毕业不久的人，需要考量最多的也就是知识方面的了。 具体的数学或统计，计算机等，不细说；主要推荐生物信息的考察参考：你可以参考同行的公开或培训课程，或其他大学机构的课程，来做具体的技术技能评估(这不是说你不知道要做的事情，而是不是全部了解做这些事情可能会用到的知识和技能)：
基础入门
生物信息学概论 圣彼得堡国立大学
https://www.coursera.org/course/bioinfo
生物信息学：使用计算机探索生命科学 约翰霍普金斯大学
https://www.coursera.org/course/bioinform
生物信息学：导论与方法 北京大学
https://www.coursera.org/course/pkubioinfo
进阶方法
算法，生物学及编程入门 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/algobioprogramming
生物信息学算法（第1部分） 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/bioinformatics
生物信息学算法（第2部分） 美国加州大学圣地亚哥分校
https://www.coursera.org/course/bioinformatics2
生物信息学方法I 多伦多大学
https://www.coursera.org/course/bioinfomethods1
生物信息学方法II 多伦多大学
https://www.coursera.org/course/bioinfomethods2
方建建 2021-04-13 09:54
谢谢楼主，本人还是小白，开发者_开发问答觉得入门好难，不知道从哪进人，现在开始学习。
刘渝 2021-04-13 10:00
我觉得合格的生物信息分析工作者应该有三项基本功：1是对生物学研究目的的准确把握，2掌握生物信息学（主要是测序或芯片）技能和工具，3是过硬的数据分析和挖掘的能力和经验。
第一项是要求要有相应的生物学或者医学的知识储备，只有能理解项目的最大目的，才能高效的进行分析流程。好比一个道路工程师必须先要知道目的地，然后才能规划施工内容。
第二项是生物信息分析工作者的基本工作技能，包括测序和芯片工作原理的掌握，测序结果的质量控制和处理流程，以及相应的计算机知识（系统知识，计算机语言知识等）。
最后一项应该是区别“好”的和“坏”的生物信息分析工作者的开发者_如何转开发标准，即数据分析和数据挖掘的能力。这涉及到大量的将具体问题转化为数学模型，也就是建模的能力（也就是开发算法）。
肖国生 开发者_开发技巧 2021-04-13 10:00
我的想法和 elemenTY 差不多
1）提供生物信息支持的，比如商业的服务机构，实验室里的技术员（technician），就要熟练运用各种软件，会简单编程，帮助其他人获得所需要的数据。
2）以研究生物学问题以主要目的的，如生物学者，除了上述能力，最重要的还是要对所研究的生物学问题有很深的理解。
3）以开发算法为主的，基本就是统计或者计算机背景要很强。
4）以开发软件为主的，计算机背景强。
宋伟 2021-04-13 10:01 是否能处理三种测序平台以上的数据。对数据的进行一个评价。说明下，NGS中最常用的分析工具，及一些重要参数对数据的影响，如果能讲一讲一些有名的工具的历史故事更好给一类别人发表的文章，把里面的流程自己搭出来，并能用自己项目的数据跑出结果来。pipeline的性能如果能有提高，或是通用性比原来的好。
以上，可以基本评价合格的生物信息分析工程师。注意，这玩意是要综合多开发者_运维知识库项能力，并不要求coding跟IT里的工程师一样，搞统计、数学跟搞人工智能的一样。
当然，亲自还做过分子实验，那更好。
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