Melyek a kedvenc terülteteitek biológiában?

Modellezés, diffegyenletek stb...

Az egész biológia és genetika manapság egyre inkább a matematikára, data science-re épül. Egy jó kutató ma már nem csak kísérletezget, hanem a hatalmas mennyiségű adat mögé is képes látni.

Ehhez pedig létfontosságú a matematika és az informatika/programozás is.

Nem véletlen, hogy egy biológus diplomával, multidiszciplináris tudás nélkül kb egy asszisztens pozícióra elég.

Jajj már, megint itt vagy, aki szerint a biológia szak mit sem ér programozás nélkül :D Annyira szánalmas. A 250 csoporttársam közül egy sem tud programozni, mégis mind el tudod helyezkedni biológusként, nem asszisztensként vagy laboránsként, én pedig vezető vagyok, szintúgy nem tudok programozni. Az egész képzés alatt 1 tárgy szólt az informatikáról, a bioinformatika, de annak köze nem volt a programozáshoz, középiskolai szintű infó volt.

A szupraindividuális bioszhoz kell matek, ezért:

[link]

De a programozáshoz ennek sincs semmi köze.

Én ugyan nem mentem phd-ra, mert kaptam munkalehetőséget, de nagyon sok phd-s ismerősöm is van, meg aki végzett, senki sem tud programozni. Elhiszem, hogy van olyan része a biológiának, amit lehet vele kombinálni, bionika pl., de akkor sem kéne azt tervezni, hogy ez már létszükséglet, mert nem az.

Úgy látszik a szövegértelmezés nehezen megy egy vezető biológusnak :)

Sikeres + kutató. Erről volt szó.

Sikeres kutató, aki időben befejezi a PhD-t, nem ijed meg ha egy VGA-t ki kell cserélni a PC-ben, vagy megírni egy Python scriptet.

Időben tud publikálni magasabb IF lapokba, és pár év postdoc után már tervezi a saját független labort, önálló gondolatokkal és csapattal.

Azért akaratlanul is de a fizetés sem mindegy. Nem kevés biológust ismerek, akik örülnek havi 120-140 nettós fizetésnek is, és örülnek ha találnak állást. Nyilván ennyi tanulás után normális ha az ember PhD-vel legalább 3-400 nettóval kezd neki az életnek, amiből azért félre lehet már tenni komolyabb célokra, saját vállalkozásra is.

...de most nem is a pénz a lényeg, hanem hogy a sikeres kutatóknak jól jönnek ezek az ismeretek, és hatalmas előnyben lesznek. Sima biológusból ezrek vannak a piacon, túlképzés van.

Nem beszélve a jövőről, ahol az automatizálás és a machine learning lassan a kutatók és biotech ipari munkákat is átveszi.