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生物醫學資訊研究所

看板BioMedInfo (生醫資訊)作者 (koconut)時間4年前 (2019/10/23 09:52), 4年前編輯推噓10(10推 0噓 22→)
留言32則, 9人參與, 4年前最新討論串1/2 (看更多)
小女子是臨床醫療人員，想要轉換跑道很久了（原本是想轉行去學軟體），但爸爸讀了EM BA 後極力推崇我唸這個系，說資訊結合醫學絕對是未來趨勢，把它說的很神，我是認同但是 看了看出路，看似很廣但是不是生醫市場感覺在台灣還沒起來，104上找不太到相關工作 ，是不是大部分還是走研究路線？ 看了系所課程，我完全沒有資工的背景，生統那些也很爛，這樣會不會很難唸出來？請問 版上有人有相關經驗可以分享嗎？感謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.163.15 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/BioMedInfo/M.1571795566.A.FA1.html ※ 編輯: koconut (223.137.163.15 臺灣), 10/23/2019 09:53:01
推
10/23 11:11, 4年前 , 1F
可以站內信聊聊嗎？小弟也在努力往生物資訊領域，目
10/23 11:11, 1F
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10/23 11:11, 4年前 , 2F
前擔任研究助理練功中
10/23 11:11, 2F
推
10/23 11:17, 4年前 , 3F
這領域真的是很長的一條路，我最近弄到懷疑人生XD
10/23 11:17, 3F
可以啊真的需要找人討論 ※ 編輯: koconut (223.137.163.15 臺灣), 10/23/2019 16:18:09
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10/23 19:00, 4年前 , 4F
不如到FB上的社群問問
10/23 19:00, 4F
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10/23 19:01, 4年前 , 5F
Taipei Bioinformatics Omnibus
10/23 19:01, 5F
好喔謝謝你的分享
推
10/23 21:20, 4年前 , 6F
小女... 你在幫你女兒問？
10/23 21:20, 6F
當然不是啊是我本人 ※ 編輯: koconut (223.137.163.15 臺灣), 10/23/2019 22:22:13
推
10/23 23:21, 4年前 , 7F
這邊就不談國外，台灣15-20年前生物資訊紅過一波，但N
10/23 23:21, 7F
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10/23 23:21, 4年前 , 8F
直到近幾年NGS才帶起生醫領域對生物資訊的重視！
10/23 23:21, 8F
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10/23 23:22, 4年前 , 9F
目前台灣這領域呈現僧少粥少狀態，研究助理缺多但沒人
10/23 23:22, 9F
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10/23 23:24, 4年前 , 10F
沒有資工背景莫慌，八成以上都是wet lab轉dry lab～
10/23 23:24, 10F
可以問Wet lab和dry lab是什麼意思呀
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10/23 23:25, 4年前 , 11F
重點是能做中學、有人可問問題。至少，這條路一定程度
10/23 23:25, 11F
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10/23 23:26, 4年前 , 12F
會寫程式，不管強或不強在科技業當道的台灣都能找到
10/23 23:26, 12F
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10/23 23:27, 4年前 , 13F
工作，但還是希望能學以致用留在生物醫學資訊領域一起
10/23 23:27, 13F
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10/23 23:28, 4年前 , 14F
努力！！跨領域人才是很稀缺的～加油 @@
10/23 23:28, 14F
謝謝分享，讓我頓時好像覺得有希望了
推
10/24 00:16, 4年前 , 15F
推Chris。僧少粥少是事實，不過有一票人一直在努力改變現
10/24 00:16, 15F
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10/24 00:17, 4年前 , 16F
狀。所以前景還是可期待的。想練功可以先朝研究助理的方向
10/24 00:17, 16F
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10/24 00:18, 4年前 , 17F
試試，之後再轉往業界或深造~
10/24 00:18, 17F
好的謝謝分享 ※ 編輯: koconut (114.136.147.77 臺灣), 10/24/2019 11:23:55
推
10/26 17:07, 4年前 , 18F
你比較適合醫學資訊PM。這個領域偏醫療產業的資訊系統，
10/26 17:07, 18F
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10/26 17:07, 4年前 , 19F
由於你清楚醫學流程跟生態，可以提出適當的產品設計及
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10/26 17:07, 4年前 , 20F
分析醫療痛點，我認為生物資訊對你而言要同時學生物機
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10/26 17:07, 4年前 , 21F
轉跟資訊，是有點跨太多
10/26 17:07, 21F
謝謝分享，還是有點迷茫，在醫院工作久了，對外面的產業鏈很不了解 ※ 編輯: koconut (111.243.253.168 臺灣), 10/27/2019 17:09:43
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10/28 15:02, 4年前 , 22F
概念上Wet lab是生物實驗室，Dry Lab 是用電腦分析
10/28 15:02, 22F
推
11/08 17:31, 4年前 , 23F
如果是生物過去的，覺得因為資工人都把工具寫得容易用，做一
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11/08 17:31, 4年前 , 24F
段時間後，我自己覺得好像沒有比較有優勢。特別是程式不強、
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11/08 17:32, 4年前 , 25F
線代或者是生統也沒特別厲害的狀況
11/08 17:32, 25F
推
11/13 17:13, 4年前 , 26F
離開舒適圈吧。 你才會知道生物背景厲害在哪裡
11/13 17:13, 26F
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11/17 13:58, 4年前 , 27F
ㄜ，待在學術界也許算是舒適圈吧。但我待一年的生資實驗室
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11/17 13:59, 4年前 , 28F
找生資的公司，都是無聲卡
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推
11/18 23:08, 4年前 , 29F
現在生資界的工作比五年前多兩倍，再試試看吧機會還是
11/18 23:08, 29F
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11/18 23:08, 4年前 , 30F
很多
11/18 23:08, 30F
推
01/14 13:19, 5年前 , 31F
很有未來但是很沒有錢
01/14 13:19, 31F
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06/19 18:18, 4年前 , 32F
工研院人工智慧課程推薦https://reurl.cc/4RDRaK
06/19 18:18, 32F
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