主题:【求助】有谁对农业/生物领域与计算机的边缘学科有所了解的 -- 人间重晚晴
学计算机的不会搞。我有些同学是学计算机出身的,当初读这个生医工的Phd以为就是编写程序,谁知都是数学。
我就干这行的。本科是应用数学,毕业设计就是对传染病的传播建模分析(fractional diffusion-reaction)。现在读生医工PhD,做器官建模和分析,还有相应的设备设计。
如果你力学或者偏微分方程方面好些的话,可以做器官建模,或者生物流体和动态系统建模。如果你熟悉统计+偏微分和分型微分的话,可以做疾病传播方面的研究。
如果你只是懂计算机,我劝你还是放弃。我有同学当初就是computer science毕业,完了搞血管流体模型,憋了三年,还不如个数学系本科的搞得好。
话不好听,多少是经验之谈。数学和统计不好,你懂多少computer science都是白搭。想清楚了。比如我上面举例segmentation,用的就是统计里的expectation maximum原理,当然这是最基本的。
曾经有以色列公司在北京援建中以农场,是北京最早一批智能化设施农业,就在做数据采集的工作,连做十多年。这些数据可不是拍脑袋就能想出来的,得长期采集。
生物医学工程方向和生物信息学方向看上去差别不大,其实天差地远。
前者侧重于数学应用,对数学功底确实要求颇深,后者关注于开发计算方法解决某类生物问题,对数学也有要求。但生信方向细分下来有许多种,某些亚方向侧重于计算机应用,对数学要求相对较低。
通信/计算机出身的可以关注信号处理在表达谱分析中的应用、设计更有效的并行计算方法、为DNA序列分析设计算法等等。但是我认为最关键的是你必须先找到自己感兴趣的科学问题,才能在生信方面真正立足。
国内的话,可以去看看华大基因搞的东西;国外可以看看Broad Institute, UCSC Bioinformatics Group, 或者23&me 这样的公司。前景还说不准,不过这些年的投入还是挺猛的。
我同意楼下的看法。搞这些东西,数学和统计还是必不可少的。有这个基础,就可以作些复杂的数据分析。否则就是个普通程序员,没什么出头之日,不如留在通信这个行业。
国内早期计算机系的教授,多半是搞数学出身,另外少半是无线电专业的。
这两年,只要是跟high-throughput data analysis挨点边的,到外面公司找份工作很容易。但如果搞protein structure prediction这类东东,大概也只能挤faculty这条独木桥。总之,我的看法是一定要搞跟统计相关的东西,这个方向市场需求特别大,老外数学又不行,会点T test什么的就够忽悠了。
依稀记得目前我国农业用水效率为20-30%,化肥使用效率为30%左右。有时同样一亩地,水分含量相差比较大。目前我国农业种植品种和面积统计还主要靠农业部遥感中心。农业信息化这块还挺落后的,尤其是我们人多、地少、水少、资源少。农业现代化离不开信息化。
总感觉这两个方向似乎很难搭上关系
我大学里一个老师原本是中科大少年班学无线电专业的,居然跑来搞生信,还做出不少成绩。对于他的心路历程,一直让我们匪夷所思。
搞无线电的数理基础应该不错,特别是信号处理那块,在生物数据分析上还算有点用。比如microarray数据中有个很有名的Spellman's yeast cell-cycle dataset,发在NCS的,他们就是用傅立叶变换来处理数据。如果是搞机械那一类,恐怕更不搭界。
我本科搞人工智能,读博时跑去搞Neuroscience了。当时想反正是智能,人工的跟天然的应该也差不多,后来才发现根本是两回事。怎么办,只能硬着头皮上了。不管怎么样,有点数学功底发文章总是容易些。
十几年前搞过图像处理,当时做分割用过Edge Detection,region growing, 和SOM,印象中region growing的效果好一点。现在有点什么新技术呢?
现在开始流行maximum expectation,具体细节上和support vector machine有些相似。不过大部分研究还是用的老办法来骗funding。
可惜俺不是搞这个的,俺做sensor optimization,其中不少知识和pattern recognition有大的联系。
当初也是我们老板骗funding我做个小走狗而已。感觉EM和SVM,NN这些东西都是些大筐,什么都能往里装。
就业的话去医疗器械企业也不错,迈瑞不是挺好吗。