Я работаю аспирантом в области биологии и в настоящее время на последнем курсе. Однако всего через год после защиты диссертации я понял, что ненавижу эксперименты, я действительно ненавидел это. Я думаю, что одна из причин может заключаться в том, что в начале большинство моих экспериментов не сработало. Кроме того, я не мог оправдать годы своей жизни, работая над крошечным белком, до которого никому нет дела, и все это во имя фундаментальной науки. Сначала я хотел уйти, но это было трудное решение, потому что я иностранный студент, и, возможно, мне пришлось бы немедленно вернуться домой, если бы я это сделал.
В этот период я обнаружил, что мне нравится работать со статистикой, и я научился немного программировать, в основном по ночам. В настоящее время я прохожу онлайн-курсы по кодированию, и мне очень нравится использовать вычислительные методы в своей области, особенно в статистике. Мой главный вопрос: реально ли перейти на биоинформатику и статистику и как я могу это сделать сразу после защиты диссертации?
Как аспирант по математике с опытом работы в области компьютерных наук, который работает исключительно в области биоинформатики: это определенно возможно для вас!
В Институте вычислительной биологии Университета Джорджа Вашингтона, где я работаю в качестве GRA, есть аспиранты, постдоки, а также преподаватели с разным образованием (включая чистую биологию), работающие исключительно в области биоинформатики.
Я верю, что вам не нужно переключаться так часто, как вы думаете. Требуется только группа, которая более сосредоточена на части «информатики», чем на биологии. Но все же забота о биологии, чтобы изменить основной распорядок дня. И ваш опыт будет необходим, так как биоинформатика не может существовать без биологических рассуждений и биологических указаний/озарений.
Если бы я был на вашем месте, моим первым шагом было бы найти проблему, наиболее связанную с «информатикой», близкую к вашему текущему исследованию. Может быть, это делает не ваша группа, но все же. Узнайте немного о таких исследованиях, прочитав соответствующие статьи. А после этого достаточно написать пару писем руководителям соответствующих исследований и сообщить им, что вы очень заинтересованы в сотрудничестве по их теме. Это может привести к совместной публикации или даже к предложению должности постдока от соответствующего парня.
Я бы не стал особо рассчитывать на чистую «карьеру» в статистике, так как она обычно требует дополнительной математической подготовки. Но биологов по биоинформатике, которые хотя бы умеют вести статистику, очень трудно найти. Таким образом, чем больше вы знаете со стороны программирования / статистики, тем лучше вы сможете посещать больше групп информатики.
Нет! Не сталкивайтесь ни с чем. Подумайте, в чем настоящая проблема. Вам не нравится иметь дело с неопределенностью?
«Я ненавидел экспериментировать»
С чего вы взяли, что не будете проводить эксперименты по «биоинформатике и статистике»? Эксперимент не обязательно должен проводиться в пробирке. Люди, работающие в биоинформатике и статистике, тоже постоянно экспериментируют, экспериментируют с кодом и методами. И да, в большинстве случаев что-то не работает. Ведь это «Исследование».
Или это
Я не мог оправдать годы своей жизни, работая над крошечным белком, до которого никому нет дела.
Плохая новость заключается в том, что это верно и в других областях. Существует множество биоинформатических/статистических методов/документов, до которых никому нет дела (Мое внутреннее чутье: такие документы чаще встречаются в биоинформатике/статистике). Никто не может с абсолютной уверенностью предсказать, что будет работать и что будет волновать людей.
Суть в том, что эксперименты не работают, и никому нет дела до моих исследований — обычное дело в науке. Если вы считаете, что это основная проблема, то где гарантия, что вы не столкнетесь с ними в другой сфере? В этом случае вам также следует рассмотреть возможность ухода из академии.
Теоретически можно переключиться на тему, и это может быть проще, потому что поля связаны. Но вы не должны забывать о более широкой картине и реальности. Вам не нравится ваша текущая тема, это указывает на то, что вы могли принять необдуманное решение в прошлом. Не повторяй это снова. Прежде чем принимать какое-либо решение, поговорите со своим профессором или кем-то, кто имеет опыт и хорошо вас знает (о вашей исследовательской работе). И самое главное поговорите с человеком, который занимается биоинформатикой/статистикой. Кто-то, чью работу вы хотите в идеале в будущем. Спросите их о повседневных трудностях и проблемах. Поставьте себя на их место, а потом решайте.
Примечание 1: Если вы хотите работать в качестве технической поддержки биоинформатики/статистики, это может немного отличаться (меньше экспериментов). Но, насколько я знаю, люди, занимающиеся технической поддержкой науки, также проводят «эксперименты».
Примечание 2: Как уже упоминалось, люди, приходящие из разных областей в биоинформатику / статистику, это правда, НО текущая ситуация больше отличается, чем 10 лет назад. По мере того, как биоинформатика как область развивалась и совершенствовалась, все больше и больше рабочих мест требовало более конкретных знаний и навыков. Хотя нет ничего невозможного в том, чтобы приобрести навыки, но я считаю, что сейчас очень сложно перейти на биоинформатику, как это было 10-15 лет назад, когда было очень мало студентов/докторантов, специализирующихся на биоинформатике.
Да, ты можешь! Поскольку у вас достаточно мотивации для изучения статистики или компьютерного программирования, не испортив ваш последний год, я предлагаю вам попробовать опубликовать работу (в сотрудничестве с кем-то в области математики, науки о данных, CS), по крайней мере, на конференции, с поворот в сторону биоинформации или биостатов. Это покажет будущим сотрудникам изгиб вашей карьеры.
Это определенно возможно, я был в том же положении, что и вы, и я сделал то же самое изменение сам, хотя я сделал это после постдока в мокрой лаборатории. Теперь я биоинформатический PI.
Лично мне посчастливилось попасть на трехлетнюю программу, специально предназначенную для обучения биологов, прошедших обучение в лабораториях, и их переподготовки в области биоинформатики, но это определенно не единственный способ сделать это.
Абсолютно лучший способ сделать это — выполнить небольшой вычислительно-статистический проект, относящийся к вашей текущей работе. Все пойдет намного лучше, и у вас больше шансов на успех, если вы найдете дружелюбного биоинформатика, готового помочь вам с проектом, но не подходите к нему холодно и просто говорите: «Я хочу научиться заниматься биоинформатикой, пожалуйста, дайте мне проект". Лучше скажите: «У меня есть эта идея, и мне интересно, не могли бы вы помочь мне реализовать ее».
Даже при отсутствии этого вы можете обнаружить, что сможете получить постдок по биоинформатике. Существует огромная нехватка обученных биоинформатиков, и если вы проявите немного энтузиазма, вы сможете получить должность. Но два слова предупреждения:
Как было указано выше, вероятно , вы всегда будете в определенной части биоинформатики — той части, которая применяет вычислительные инструменты для решения биологических проблем, а не той части, которая применяет информатику для создания инструментов.
Подайте заявку на степень магистра в области статистики или информатики, это может помочь вам получить хороший опыт. Затем подайте заявку на должности Post-Doc. Еще лучшая идея — получить степень магистра в области науки о данных, а затем найти постдок в чем-то в этом роде. Наука о данных — очень прибыльная область, и если вы заинтересованы в ней, почему бы и нет?
Побитовый