生物信息還是生物統計？

空白派

本人普通公立美本 生物科學
請問想在生物信息跟生物統計之前做選擇，並且不打算讀博，想知道未來的就業方向以及趨勢。

原文地址：https://www.zhihu.com/question/496686036

清风寡欲

我分别给答主介绍一下生物信息和生统的趋势以及就业：
一、关于生物统计

生物统计学是一门交叉学科，它的应用领域非常广泛，无论你是想在医学领域，还是生物学领域，还是农业领域，还是公共卫生领域工作，都可以找到生物统计学的应用，就业面是相当广泛的。
且生物统计专业毕业后，并不仅仅局限于这些领域，可从事的工作是比较多元化的，除了生物统计师外，毕业生还可以成为数据科学家、统计师、SAS程序员、数据分析师、和统计分析师等。从就业选择面上来说是就业相当友好的专业。
而且，随着大数据和精确医学时代的到来，生物统计学的需求只会越来越大，是具有发展前景的一门专业。

• 在美国就业情况
  

来源：乔治城大学官网

根据乔治城大学对2014至2018年MS Biotatistics的追踪，有将近三分之一的毕业生去到了制药公司（就是我们所谓的药厂）或者Biotech（生物技术公司），平均薪资水平高，录取难度也大(也有同学反馈现在药厂招聘门槛一般需要PHD学位）。另外三分之一去到了学术机构，如读博、学校内的医学中心、或者去到和学校合作的研究机构，例如医院。
ps：在医院或者科研机构工作，可以不受H1-B 名额限制。以哈佛为例子，学校院系比如 Epidemiology（流行病学）系，DFCI ，医院都有很多中国biostatistician 工作，但是如果后续想离开医院或者科研机构要去到行业，可能会面临重新抽签的风险。
11%左右会选择去到政府机构，例如CDC(Centers for Disease Control）、卫生局、FDA（Food and Drug Administration）等。此外，因为生物统计背景的学生会学习大量数学、统计学以及数据科学相关的知识，所以去咨询、金融保险机构、科技公司的也大有人在。
岗位和薪资我们可以参考美国http://payscale.com的统计资料，Biostatistician和Statistician的薪资差不多，在7-8万美金年薪左右（MS可能略高于MPH）。



来源：payscale.com

可以进入上述领域做数据分析，或者编程能力较高的也可以做数据科学家，一般来说数据科学家的薪酬在美国是整体更高的，能达到10万美金的年薪水平。

• 关于国内求职情况
  

目前，国内生物统计专业处于发展阶段，比较缺人，可以选择的范围包括但不限于生物统计。学生既可以选择去药企做生物统计师，也可以去IT、咨询公司、银行、保险公司、政府机构。无疑经过新冠肺炎，生物统计领域在将来会获得更多关注，相关方面的缺口也会需要更多专业人士来填补。
薪资方面，生物统计专业归国发展的毕业生的薪资水平较美国普遍较低。接下来以下图51JOB官网提供的生物统计师的招聘信息为例，来看一下国内生物统计师的岗位薪资情况。


从上表中的数据可以看出生物统计师的学历一般都要硕士以上，有0-2年工作经验的生物统计师的薪酬区间在0.8-1.5万元；3-4年工作经验的生物统计师的薪资区间在2-4万，薪资增幅还是不错的。
整体而言国内的生物统计岗位还是较少的主要集中在一线城市，相较美国无论是岗位的数量还是行业成熟度都有进步的空间，大多毕业生求职会同时找数据分析、数据科学家相关的职位。

• 关于发展前景
  

领英发布的《2021 年新兴职位趋势报告》仔细研究了COVID-19影响下中国瞬息万变的职场，将2020年3月1日至2021年2月28日与上一年同期相比增长最快的职位进行了比较，总结了三大新兴职场趋势，其中就包括大健康/医疗行业和数据科学/分析行业。
毫无疑问，在新冠疫情的影响下，大健康领域中，制药、生命科学、生物技术等行业迎来了行业发展的春天，而结合了上述两大趋势的生物统计，申请热度也不断高涨。

“对生物统计学的需求从来没有像今天这样大，特别是美国。美国National Research Council研究结论:在所有的卫生科研行业，最最缺乏生物统计学和流行病学人才”(Zelen)

在这个“大数据”和“精确医学”时代，研究人员比以往任何时候都需要一种能更为精确地描绘现象与疾病联系的方式，帮助处理来自行为或临床，来自实验室或神经图像的数据。生物统计学的需求正在快速增长。
因此，随着大数据和精确医学时代的到来，生物统计学的需求正在快速增长。大数据时代为我们提供了大量的数据，这些数据中蕴含着丰富的信息，但是要从这些数据中提取出有用的信息，就需要生物统计学的方法。精确医学时代要求我们能够根据每个人的基因组信息，提供个性化的医疗服务，这也需要生物统计学的方法。
如果你对生物统计感兴趣，可以点击查看ALPHA专业百科完整的生统介绍：《生物统计研究生申请完整指南》

二、生物信息学
随着信息技术在分子生物学中的引入，生物信息学领域的职业前景得到了极大的提升。该领域的专业人士可以在制药行业、生物医学组织、生物技术、研究机构、医院甚至非政府组织等领域工作。他们还可以在各种生物医学产品的制造业找到工作。



来源：约翰霍普金斯大学

药厂是许多生信专业毕业生的去处，特别是如果你的背景偏统计、系统生物学、计算化学和蛋白质组，或现在热门的免疫方向，你都可以在药厂找到自己的一席之地，年薪普遍10万美金以上。当然药厂的竞争也是很高的，不少好的药厂会要求博士以上学位。
如果你偏数学建模，熟悉各种随机采样，你可以考虑跳转金融行业做量化分析, 这个需要你额外在读书的时候做好课程选修的规划，以及实习经历的积累。
当然考虑到生信学生在编程、数据架构、数据库等数据处理等计算机相关的知识和能力积累，你同样可以在各种科技、制造业企业从事软件开发。但无论是做量化金融还是做码农，除非你在算法上非常强，不然很难做到最顶尖的级别，毕竟在专业上并非科班出生，但也足够挣一份非常体面的收入了。
我们可以看看http://payscale.com统计的生物信息学毕业生的职业和薪酬类型：


我们可以看到软件工程师的平均年薪水平达到了10万以上，高于其他职业类型。其次是生物信息科学家（Bioinformatics Scientist）和数据科学家，年薪在9万美金左右。
生物信息科学家（Bioinformatics Scientist）是目前最主流的生物信息领域，是基于NGS测序数据在生物医疗领域的诊断分析和软件开发，这个行业在美国正在发展，需求在这几年都在增加，我们可以看到年薪也来到一个不错的水平上（9万美金左右的年薪水平），如果是有硕士以上的学位年薪甚至会更高。
国内的生物行业，这几年也在快速的发展，这个行业对于高级生物信息专业人才的需求是很大的，如果拥有博士学历（非必须）做到中高层年薪50-100万也存在，这些人一般都有海外留学背景和海外工作经验。但普通从业人员的年薪相对就要低不少，普遍在在十到二十万这个水平线上。
2018年，由美国劳工部赞助的O*NET OnLine预测，美国科学家在生物信息学领域的就业增长率为5%至9%，加利福尼亚州高达12%。
他们预计，从2016年到2026年，将有3700个新职位空缺，2016年的总就业人数为39000人。根据同一项调查，2017年生物信息学科学家的年工资中位数为76690美元，技术人员的年工资中位数为47700美元。
工资中值只提供了一个模糊的现实概念，因为不同就业水平的工资差别很大，从上述的薪资统计我们就可以看出。但生物信息学职业正在蓬勃发展，并将继续增长，即使不在生命科学领域，毕业生跨领域择业的灵活度也非常高。
【生物信息学毕业后可以从事数据科学吗？】
Altuna Akalin在《走向数据科学》中指出，数据科学家的基本技能包括编程、机器学习、统计学、数据争论、数据可视化和通信，以及数据直觉，即需要解决与数据分析相关的问题。
而在生物信息学职业生涯中，需要的是“特定领域”（在生命科学中，该领域是基因组学、蛋白质组学、遗传学和医疗保健相关）的数据处理和质量检查、通用数据转换和过滤、应用统计学和机器学习、特定领域的统计工具和数据可视化与集成、编写代码（编程）的能力、传达数据驱动见解的能力。
也就是说，如果我们删除了特定领域的要求，那么就只剩下大部分数据科学技能和其他技能。从生物信息学转向数据科学的人很可能需要适应其他生命科学外的数据组织和分布环境。
因此我们可以说，生物信息学专业人士可能是数据科学家，但数据科学家不一定是生物信息学家。
关于发展趋势。
自HGP人类基因组计划以来，解读人体的天书——基因组成为了新的大方向。人类基因组序列的完成标志着一个复杂的生物数据分析时代的开始。
至此科学家们开始精细生物体研究，从基因组、转录组和蛋白质组到代谢组和相互作用组，系统地研究基因功能到复杂的生物过程。
生物技术​的“摩尔​定律”呈指数级增长（每5个月翻一番，而计算机则是每18个月翻一番）。
今天的世界大不同，表现在生命科学研究领域，就是一切都开始进入了大数据时代，无论是DNA序列，显微图片，还是质谱数据，研究人员都越来越需要对这些庞大的信息进行收集、整合、处理和诠释。
人们寻求一种强有力的工具去组织这些数据，以利于储存、加工和进一步利用，这便是生物信息学（Bioinfomatics）。生物信息学在推进高通量生物技术、系统生物科学、生物技术、药物发现、疾病诊断和系统医学方面发挥着关键作用。是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。
两个专区都是极具发展潜力的专业，同学可以根据自己的情况进行选择。
同时也提供一些选专业的思路给到同学：

• 如果你需要选专业，选专业前建议读读这篇：
  
• “ALPHA选专业方法论”——“热爱” or “热门”？| 研究生选专业3大误区
  
• ALPHA原创，融合前沿决策科学理论的选专业方法论：
  
• “ALPHA选专业方法论”——如何选研究生专业：让你少走弯路的决策奥秘
  

如果你有任何问题也欢迎联系我们帮助您进行选专业的决策。

大力水手

公共卫生硕士MPH(Master of Public Health)，被称为“公共卫生行业的MBA”。
MPH是国际上普遍认可的公共卫生管理领域学位，它为公共卫生部门，包括政府有关部门、疾病控制中心、医院、社区卫生机构等培养高素质、复合型、应用型的高层次公共卫生专门人才，特别是培养卫生项目管理、卫生防疫管理和医院管理等方面高级人才。
学校不同，所开设的分支方向也有所不同，相对来说，排名比较靠前的院校所涵盖的研究方向会比较全面，所进行的研究也比较深入。
一般来说，生物统计学，流行病学，卫生政策与管理，环境与职业卫生学， 社区与健康教育学，社会与行为科学是有独立公卫学院的院校普遍开设的专业分支。
今天的推文中来重点说一下生物统计这个方向。
很多本科是统计、生物专业方向的同学会申请这个领域的研究生。具体的情况是怎样的呢？




生物统计学是统计方法在生物学领域的发展和应用，包括生物实验的设计、实验数据的收集和分析以及对结果的解释。
比如创造以及使用一些数学方法去研究人体科学，用统计学中的光谱分析的技术去推断新的疾病爆发的可能性，提供给学术界，政府机构，医药公司，医疗卫生组织以及其他的相关组织很多有价值的信息。
MPH下的生物统计学分支主要分为临床统计学和统计遗传学两大方向。

先修课程

生物统计学的申请者不一定需要医学背景，但往往学校会要求学生在本科或研究生阶段学习过一定的高等数学和统计学课程。
比如宾大的生物统计项目关于先修课程的要求是：
要求修过一年的微积分课程（包括多元微积分）和一学期线性代数课程。
尽管这个专业bio(生物)开头，其实需要的生物内容是很少的，即使是要求高的学校，研究生上几门molecularbiology 之类的入门课程就可以了。

这个学科更重视Quantitative skills，适合有统计，数学，计算机专业背景且对医学和公卫领域感兴趣的学生或者生物，医学相关专业且有一定数理背景的学生来申请。
纯生物或者医学背景的申请者，如果没有修过重要的数学和统计课程， 申请起来并没有优势， 反而不太好录取。
在统计软件技能方面，建议能够掌握SAS, STATA, SPSS, 最好能有一定的编程语言基础。

背景提升

除了硬件成绩，建议在校期间或者在寒暑假期间参加一些跟生物统计或者公共卫生等相关的科研和实习，提升自己的申请竞争力。

科研经历

建议可以参与一些研究项目或者调查，需要收集或者分析数据，然后做出评估或者预测的项目，如对某企业或者领域的金融应激机制的线性回归模型建立，空气污染对于儿童身体健康的危害调查等等

实习经历

——证券公司、银行、保险公司等金融经济类公司，从事风险控制、市场调查等岗位；
——统计局、环保局、医药公司等机构从事数据调查和分析的岗位。

研究方向

生物统计的主要研究方向有临床统计学和统计遗传学。
● 临床统计学（Clinical Statistics）主要研究的是临床试验的设计与数据分析，包括生存分析、纵向数据分析、临床实验设计等。
● 统计遗传学（Statistical Genetics）主要就是用统计和计算机的方法和手段，研究生命体基因组的遗传和变异。

就业方向

作为近几年的大热学科，这个专业在美国前景非常好，就业面很广。包括医药公司、政府卫生部门和高校都需要此专业人才，技术性强，很少能被其他专业人才所取代，毕业后平均年收入也比其他卫生类专业更高。
除此之外，生物统计毕业的学生毕业后还能做学术或者进药厂当programmer 或statistician。另外因为生物统计背景的学生也就是掌握了统计方面的知识，所以去consulting、nonprofit甚至finance机构也是有可能的。
以上素材综合整理自网络公开渠道，仅供信息共享，如有疑问请沟通处理。

检验医师

生统基本是要熟练R+SAS 加上很多统计学training和modeling
生信就杂了：搭过数据库 做过云计算 分析NGS PCR Chip-Seq Motif这种常用的生物数据更加不用说了 生统的survival analysis我们也都做 有时候病人样本来了大家都在忙 还要亲自去做SNP genotyping text mining network analysis GSEA 各种protein protein gene gene interaction work GWAS这种已经过气的analysis也就不说了 data scientist用的sklearn caret包我们都用 分子生物学家弄的eoigenetics 我们也要懂 有时候别人还assume你会structural biology 听说你会用alphafold？能不能帮我解一下电镜结构啊 我tm哪里会cryo-EM啊 im not a fking structural biologist 每天在 R Python C# linux Javascript还有已经快没人用的perl里面来回切换 这些就算了 还要亲自写paper     为了跟上both informatics和biology的field knowledge 上午在读IEEE晚上就开始研究cell nature PNAS 真的是够了 have some life去读biostats不香吗！来自一个前生信狗的咆哮
最过分的是一个reviewer让加细胞实验 老板让我一个生信狗亲自去养细胞啊 Skmel你这个小傻逼为什么说死就死了啊 antibody你这个小傻逼为什么那么辣鸡不work啊 为什么transfection efficiency那么低啊 为什么老子学了那么多年的coding skill 最后还是要搞细胞啊 摔
天天在后悔一念之差再生统和生信之间选择了生信 就因为某个小傻逼当时和我说生信最后一下午了可以转码 最后转行是转行了 转到了临床医学这个更深的坑里去啊 老子的发际线撑不住了啊 mdzz
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卡卡

生物信息跟生物统计，在硕士水平的工作其实差不太多。
美国大部分公司里面，生物信息硕士主要能做的工作就是pipeline development，maintenance， data management，等等。随着云计算的发展，把pipeline搭到云上去也算是工作之一。但是一上手不可能直接搭pipeline，可能是run pipeline或者是写一些test。
生物统计硕士主要是为临床实验添砖加瓦。硕士水平的话，很难直接让你负责一整个分析，上手的话很可能是写一些sas的模块，做一些数据的可视化，summary statistics。
就业的话，美国各大药厂和生物技术公司还是都比较需要的吧。生物统计硕士的职位可能会多一些，但是相应的应聘的人也多一些。生物信息硕士的职位可能稍微少一些，但是个人觉得目前需求是呈上升趋势的。
因为生物信息生物统计可以说是跨学科的专业，所以需要的知识比较驳杂，很多公司还是希望看到有博士training的。

长长的路

如果在美国的话，非faculty职位，大部分生物信息的职位生统的如果有相关经验申请起来问题不大，反过来就是另外一个故事了。