基因檢測程序員

Ⅰ 誰能幫我翻譯一下tissue engineers等這幾個職業名稱

tissue engineers 組織工程師
genetic programmers 基因程序員
pharmers/ pharmacologic farmer 葯性植物種植農
genetically-modified food monitors 轉基因食品檢測師
hot-line handymen 熱線接話員
narrow casters 窄播播音員
(想要知道narrowcaster，首先要了解narrowcast是什麼。所謂narrowcast，是指小范圍播送、電纜電視播送的（有線）電視節目，與broadcast是相對而言。一般譯為「小眾傳播」或者「窄播」。narrowcaster與broadcaster則也有所對應，是指提供窄播服務的人員或者機構)

Ⅱ 樊登：當「人工智慧」來的時候，你怎麼辦

樊老師分享人工智慧首先對人工智慧的底層邏輯分析，講述了科技的冪次法則，人類那些崗位會首先被機器替代，進而說明我們人類要如何應對。

人工智慧之所以能夠出現是有底層的邏輯。
什麼叫底層邏輯？就是為什麼這個世界一定會朝著那個方向走過去。

目前為止最靠譜的說法是：在很多年前，有一個閃電劈在海里，在海里邊打出了一個DNA，然後整個物種的第一個DNA是從海里邊出現，它就形成了第一個小小的生命。
這個DNA最大的特性就是不斷的分裂 ，不斷的分裂組合，慢慢的竟然形成了海洋的生物，然後海洋里的生物覺得壓力好大的時候就爬上岸，然後逐漸的從過去的卵生變成了胎生，因為胎生更容易存活。
就是這樣經過了漫長的時間的旅程，從一個小小的DNA變成我們今天這么復雜的一個生物，這就是整個生命計劃的一個過程。
這個過程當中什麼東西最重要？
最重要的東西就是細胞可以分裂，
然後再組合。

根據這個原理，達爾文在物種起源里說遺傳和變異是生命最根本的一個秘密，就是所有的生物父體和母體各貢獻一半的DNA，組合在一起再稍微得變異，一個新的產品就出現了，用這樣的方法變化出了整個世界上的生物。

有一個著名的實驗叫做：機器人撿垃圾罐。
在地上畫了很多格子，然後隨機得放一些垃圾罐，然後扔一個機器人進去。這個機器人就是一個程序，如果走對了格子吃到罐子就加分；走錯了或者撞到牆就減分，就這么幾個簡單的規則。

然後，讓人類先設計一個程序，最快速得把這些罐子全部吃完，人類就用一個程序員的思維寫了一個人工的程序來教這個機器人怎麼吃這個垃圾罐，結果這個機器人的得分是200多分。

接下來，他們讓這個機器人隨機走，壓根不去給它寫任何程序，就告訴它隨機走。一開始，實驗里邊有些機器人就一直在撞牆，不過也有不錯的。

當第一代機器人走過了很多次以後，把這里邊走的最好的兩個機器人，拿第一名的上半段、再拿第二名的下半段組合在一起，再稍微變異一點。再扔進去。

然後這個機械就在之前冠亞軍的基礎上再隨機走，隨機走了很多次以後，挑出里邊的第一名、第二名，然後再各取一半組合在一起。

結果，機器人在沒有經過200次迭代後，就像人類遺傳200代一樣，他們的得分做到了500多分好。

500多分意味著什麼？

這個路徑是人類規劃不出來，因為它很復雜，人類規劃做了200多分，但是 這個機器人沒有人教它，它自己不斷的落地、不斷的模擬、然後不斷淘汰，最後它形成了一個超高分值的分數。

人工智慧的底層邏輯：
它會自己學習，它自己可以優勝劣汰，它自己可以判斷出來誰做得好、誰做得不好。

如果每一次計算的結果，都會代入到下一次的運算當中的話，他就會形成一個冪次法則的發展，而冪次法則的發展是機器人智能當中一個最根本的核心原因。

什麼是冪次法則？

巴菲特的年化收益率是20%左右，但因為冪次法則就成為了世界首富。
他每年的受益都會成為第二年發展的基礎時，就一定會以特別嚇人的速度增加，這就是冪次法則。

如果把一張紙對折再對折、再對折，對折50下，這個紙最後的厚度有多高？
事實上，如果一張紙對折50次，它的高度遠遠超過地球到月球的距離。很震驚！
一張紙的厚度是0.08毫米。乘以2的50次方，最後算出來是，0.08mm*(2^50)=90021萬公里，遠遠超過地球到月球的距離（地球到月球的距離約為38萬公里）。

冪次法則VS線性思維

舉個例子，基因檢測當年在研究小組做出來的時候，他們拿了大筆的科研經費，花了投資方特別多的錢，用了整整七年時間，測算了人類基因的1%。七年的時間測算了1%，測算完需要700年， 我們人類的天然反應是線性的思維，因為人腦就喜歡線性思維。

但是這個科學家說：「我算出了1%就是完成了一半，第一年1%、第二年2%、第三年8%......」最後他用了六年多的時間,把人類基因全部測算完了。

摩爾定律： 科技的本性屬性就是不斷加速，成本不斷降低。第一次演進的結果作為第二次演進的基礎。

體力勞動者
首先取代的就是體力勞動者，再接下來才是智力服務人群。

律師
會被人工智慧替代的人中排在第一位很多人認為是律師，因為律師在美國特別招人恨，所以美國人就想研究律師來替代律師。
用機器人打官司比用人打官司要靠譜得多，他不會突然跟你說臨時價錢。

醫生
還有醫生這個行業， IBM的超級計算機可以做到什麼程度呢？它沒有醫生執照，所以它只能夠給醫生做輔助。

教師
現在的教師是學生讀老師，聽老師講，但是人工智慧是他來讀每一位學者，可以觀察到你的表情，你的疑惑，有針對性的解答和測試。

到最後是各行各業，都有可能被替代，那最有可能不被替代的是什麼行業呢？

考古是最有可能不替代
考古學以及人文性質的產業，市場空間小，研究這方面相關的人工智慧沒有太多的利潤空間，所以最可能不被替代。

情緒、情感也會被機器掌控
那還有什麼不能被替代，有人說我們人類生命是有性感的，但是 你的愛情只是電信號而已。
當我們腦機的速度能夠完全掌控你內心的喜怒哀樂的時候，讓你高興就高興，讓你生氣就生氣，胸前放一個晶元就能治療抑鬱症。

向機器人征稅
比爾蓋茨正在研究的是如何像機器人征稅，因為機器人替代這么多人的工作，他們賺走了所有的錢，就收他們的稅，完了給游手好閑的人發。

沒有誰能阻擋技術的發展。更多的技術應用到人類。 智能手機已經是我們的身體的外延，人類的病灶器官也可以被更換，換個心臟、肝臟移植手術就照樣生存下去。
二戰遺留下來的面部整形手術、基因調整技術已經開始應用，在孩子出生前進行基因更加優良的調整改變他出生後的「落後」，人類是抵擋不住技術的誘惑。

注意：這該是你需要看到的最重要的一部分內容啦！！！！！
人類成為萬物之靈長是因為智慧的大腦，你發現以後的時代人類不是最聰明的了，那怎麼辦？
你要記住沒有什麼，長期佔領「右上角」。
企業越大就越是關注「右上角」的客戶需求，而忽略底下的部分的客戶群體，而這就出現了很多創新的機會。
同樣的道理，沒有那種物種長期統治世界。

我們還能幹點啥？
下一代完全被機器替代，也許我們能做的上就是多賺點錢，到時候買一兩個智能人。
而我們更傾向去研究心理學、哲學、邏輯學這些人文科學。
我們坦然的迎接新時代的到來，讓自己的內心變得更加的強悍，推薦大家多去希臘斯多葛學派書對吧， 讓我們多去掌控自己能夠掌控的環境，而不要在不能掌控的事情上概括的焦慮。

聽完樊登老師的分享之後，大家明顯有很多對於自身職業的生活的疑慮。樊登老師也給與大家非常精彩的解答。

回答：外語翻譯是非常容易被顛覆的。當然，還會有一些頂尖的翻譯員只服務最高端的團，等到人工智慧的客戶體驗感超過了人的時候，那些高端客戶也會放棄，是毫不會留情面的。

回答：這個沒有建議。 第一，所以不要固執地認為學什麼就要辦 。因為我大學本科學的是基礎材料，但我我現在講書。大學本科學的專業和你今後從事的工作幾乎沒有任何聯系。

第二是，千萬不要以為一定要有一份工作。 有一本書叫《反脆弱》，這個世界會變得越來越脆弱，就是規劃越多就越脆弱。牛頓把這個世界機械的方式解構，達爾文把這個世界用生物的方式結解構， 你會發現到最後能夠存活下來的一定是符合生物化的東西，而不是符合機械法的東西。

一個創業者，他的反脆弱能力比較強，是更符合生物發展規律的，所以建議你這么年輕創業好的。

回答：這是不用焦慮的，因為慢慢的發展過程當中，雖然醫生可能會被替代，但是醫學依然會在研究在地上，所以你女兒現在就想確定做醫生，這是一點都不靠譜。
其實最可怕的媽媽就是，總想預測孩子未來的媽媽。
比這個更可怕的是，還想控制他的未來。
不要有一個人人生規劃，你用生物學的理念， 生物學的理念就是多生一些孩子，然後讓他們多嘗試一些工作和路徑，到最後優勝劣汰，就會有那個最好的選擇 。所以當你會選擇困惑的時候，多創造一些選項。

回答：我不是說要有創意的行業。現在已經有機器人寫詩、寫毛筆字，一分鍾創作100篇。時代變化的速度永遠比你想像的快很多。

總是說我擅長什麼就做什麼，永遠是打工的思維。
我擅長是一個靜態的東西，你用一個靜態的東西去應付一個動態的世界，你怎麼可能用得了。

真正的創業是：我要解決問題，所以我必須做什麼，必須會什麼。
唐僧上路的時候也不知道他能西天取經，他知道自己一定能去嗎？它知道孫悟空等著它嗎？沒有，上路再說。創業就像開車，先開起來朝著方向走，尋找到和你志同道合的一起走。
因為這事是我必須干，所以我要克服一切的困難，我才能夠成為這行的高手。

就是我覺得大家要創業的話， 回去多關注身邊的需求，對這個世界還有什麼地方不滿。 找到那些不滿的地方，然後想一個辦法去解決它。這才是創業的心態，而不是我會做什麼。

人類活在哲學家創造的思維通道裡面。請問有沒有顏色，我們說紅色、藍色，顏色其實是波發生反射呈現的顏色。是我們人類給與了它本身的「翻譯」，亞里士多德、牛頓力學、愛因斯坦相對論，你以為的難道就是以為的那樣么，科學技術擴寬我們的視野。不斷認知人類怎麼來的，生物規則的真相。

科技真的讓未來更美好嗎？科技讓人類美好是需要有良好的結合。大自然體系與人類良好的互動。大自然也有反脆弱性，人類的無知、狂妄，會導致人類走向滅亡。我們需要探究更多的人文色彩，生物的本源、如何與大自然和諧。

僅以此篇，迎接這即將到來的人工智慧時代。同時，感謝樊登老師以及讀書會志願者們，紀念下與樊老師的第一次見面。
本篇來自樊登讀書會、書友分享、本人現場筆記等整理。
原文請見： http://mp.weixin.qq.com/s/xJIvI1qn28ehm5eb1VkOfg

Ⅲ 生物工程專業的就業方向是什麼

說到就業，就不得不說一句，現在就業形勢確實嚴峻啊。不管你是什麼專業，就業都不容易，薪資高的，壓力很大，對身體傷害可能也不小；薪資低點兒吧。。。。工作壓力也很大。哈哈，話不多說，步入正題。

1.本科生

如果你的本科是生物工程專業，畢業之後想要就業的話，工作方向可能比較傾向於生物公司的銷售部門、研發部門等。因為做銷售也是需要一些專業知識，對公司來說聘用專業的銷售人員也是人力資本節約的一種方式。除此之外，制葯、養殖、飼料公司等也有可能對這類人才有需要。這只是一般情形，如果你能力出眾，各類管培生、補習機構老師等等也在你的考慮范圍之內。

不管你現在專業是什麼，記住機會總是留給有準備的人。趁年輕，可以去試錯。

Ⅳ 生物信息學，有哪些可以創業的方向

分兩個大方向吧，一個是to的業務，一個是to的。to的業務現在主要科技服務，為有生物數據分析需求的科研機構和公司提供服務。比較傳統的方式就是以發論文為目標的，做數據分析，數據可視化等等，相當於軟體公司裡面做項目的。現在類似美國的SBG，Bani，Lute Economics等產品或者平台性質的公司也越來越多，國內也有Gene Dock、L3等生物信息公司。to的業務似乎更有想像空間，但坑也更多。比如提供個人基因組分析和解讀服務，類似疾病風險預測、祖源成分分析、個性化生活建議等等。國外的類Affinity，23andme，還有癌症等疾病方面的。但在to的業務中，純生物信息肯定只能是其中一環，結合各種實驗和線上線下的服務才能解決實際需求。國內的Gena、Neogene等等都是比較強調生物信息能力的to的公司。本科葯學，研究生生物信息，主要分析Chip-seq和RNA-seq等第二代測序的數據。目前在北京的一家生物信息雲平台公司工作。個人認為，收入上比純生物的還是要好一些，但是比IT的肯定還是差一些。最近新成立的創業公司還是挺多的，大部分和生物信息的關系已經不是很大了。現在有的小的基因檢測公司雖然招聘職位上寫的生物信息工程師，但實際上乾的是程序員的活，比如搞資料庫，搭網站，寫前端出報告。傳統的搞科研服務的公司。工資高的一般是產品和銷售。在有的公司里，當個主管工資都很低。

Ⅳ 生物信息在國內前景究竟如何

實際上生信的壁壘在於計算機水平，一個有cs基礎的人轉行生信的難度，明顯低於一個純生命科學專業轉行生信。故如果轉行cs再回到生信需要的緩沖期很短，而生信再轉行深度學習，需要的緩沖長一些，但是因人而異，因為已經有python和基本的資料庫，相比純生物學優勢很大。如果想要在生信上進一步做科研，目前來看前景（短期）還是很積極的，無論是施一公領銜的結構生物學（更重要的是設備，但也有分析），還是華大領銜的基因組學，以及目前非常火熱的精準醫療都與生信有密切聯系。隨著深度學習的發展，以各類資料庫為基礎的智能診斷也與生信有關。從另一個側面看，生物專業未來的需求應該是多面的，未來做生物學研究（或者說基礎醫學研究），需要計算機、數學等等方面的人才會很多（例如計量生物學）。很多實驗（基本的養細胞，跑膠）可能在未來的效率會大幅提升，純實驗所需人手可能在飽和，照目前美國技術迭代的速度，幾乎所有科技行業每半年都需要進修與學習，相對於生命科學來說，有生信基礎的人會面臨小一些的壓力。（但是只是相對大部分生命科學學生）必須承認金融與cs未來還會是最具吸引力的行業，但是如果可以在生信上做好，那麼掌握醫學統計學；統計學，python和組學知識的人才無須擔心前景，但是讀PhD期間，可能很多人會因為枯燥的濕實驗，大量重復性的工作而失去耐心，故仍舊要考慮自己的情況。

Ⅵ 基因測序員證如何考

這個姿勢限專業沒有證件考吧。
測序行業發展還是非常不錯的,不過不建議你只做實驗員,最好是實驗和生物信息全都會做,然後慢慢從技術向技術管理轉型,是不錯的出路。
沒有什麼危險,所用的測序試劑都不是什麼有毒的.
只要注意提取樣本時候,如果是人類或者其他物種的血液等,要注意防止病毒、病菌的污染.

Ⅶ 各行業工資單出爐！IT類最賺錢，還有哪些行業前景喜人

在疫情的影響下，大量的中小型企業（SME）收縮業務，增加成本，無數企業倒閉。存活下來的非私營企業將不得不削減工人的工資以達到收支平衡。如此一來，自然會拉低行業的平均水平。從最有利可圖的行業來看，IT業仍然是最有利可圖的行業。IT類最賺錢，還有哪些行業前景喜人？我們一起來討論一下吧。

傳媒行業、金融分析行業、手機行業 、互聯網＋私人個性化定製 、互聯網服務行業、 心理咨詢行業 、律師行業 等，都是一些非常熱門的行業，而且還是具有很高的工資水平。雖然我們不能選擇自己感興趣的工作，但我們可以避免選擇自己不喜歡的工作，不管薪水多高。

Ⅷ 基因測序員工作累不累

還是比較累的，如果你想做基因測序工作，有時間和機會的話建議你去佳學基因和華大基因看看。

Ⅸ 食品科學與工程冷門嗎 好找工作嗎

食品科學與工程專業培養具有化學、生物學、食品工程和食品技術知識，能在食品領域內從事食品生產技術管理、品質控制、產品開發、科學研究、工程設計等方面工作的食品科學與工程學科的高級工程技術人才。

食品科學與工程專業是否冷門

先說冷門不冷門，總的來說還是比較冷門的。

國內C9應該只有上海交大和浙大有，美國的常青藤只有康奈爾有。食品界的頭牌學校，跳出這個圈子大多影響力有限，江南大學，南昌大學，中農在北京應該還算不錯，但是京內那麼多學校顯然中農也不是特別熱門的幾所之一，華南理工的話在珠三角也還行但是名聲更多是建築計算機電氣電信等專業賺來的。

再看美國的情況，私立學校，即便不是常青藤，即便在中西部也沒有哪個學校開這個專業的。基本上除了康奈爾以外，比較好的食品專業都在公立大學系統里，這些州基本本身就是農業州或有農業傳統，自然政府撥款的大學里要有些智力回饋。其中雖然不乏一些綜合實力不錯的學校（普渡，UIUC，PSU等等），不過也是和華南理工同樣的感覺，學校的名聲主要不是靠食品賺來的。

這個專業的名字和學校履歷甩出來，屬於圈內人自然懂，而圈外的人一臉懵逼的狀態。比起計算機，會計，化工，機械，金融，法律這些一拿出來大家都知道你是幹啥的專業，冷門二字是不誇張的。

至於就業前景如何，我覺得這是一個屁股決定腦袋的問題。

轉行的人肯定要為自己的決定討個說法，繼續在本行業內深耕的也是一樣的。

只從邏輯上討論可能永遠無法有一個結論。

職業生涯最好的狀態可能是「站在快速上行的自動扶梯上跑步」。食品行業里當然可以跑，但是這個大行業的屬性（剛需）決定了它不太可能是快速向上的自動扶梯（相對而言一些子領域則會在某些階段快速上行，例如烘焙乳製品休閑食品）。至於一個人在行業或者公司內部的發展，這又是遠遠超過了專業對人的影響的范疇了。一個人自身後續具有持續發展的動力，需要他/她自己有不斷給自己充電學習的習慣，不斷擴展自己的技能組，也需要大環境的機遇，還需要貴人相助。管理一個企業，如何塑造品牌，做渠道，做營銷，財務規劃，戰略規劃等等和在實驗室里琢磨怎麼做一個產品完全是不同的概念。

一個人的職業生涯其實長的很，而那些可以回望自己整個職業生涯的年齡的人估計也不會上知乎。知乎上比較的無非是起薪和畢業前三五年的發展。食品行業比起金融互聯網肯定是屬於低的，無需辯駁，能拿出來作為優秀的例子不過是上述兩個行業的最多中等水平。比起生物原本屬於難兄難弟，但是最近兩年隨著基因檢測，IVD等等火起來了，跟醫療健康相關的專業的就業面也有所改善（除了生產型的企業，還有服務類，包括投融資等等），食品雖然也算勉強有些關系，但是去求職時感覺還是差了些意思（個人的經歷）。

自己也在另一個回答中列舉了自己本科和研究生同學的就業情況。

要說能做什麼，從主觀的角度說，這個專業學得多而雜。但是私以為除了一些非常需要專業技能的工作，例如程序員，會計，律師等，我認為大部分與生物，化學，甚至機械相關的研發生產一類的工作，輔以一定企業的早期培養，其實都是qualified。更不用說那些和銷售營銷相關的，其實知識儲備上的門檻並不高。

但是客觀的角度就差很多。把這個專業的學生當做對口專業的行業和工種很少，而且即便在這個圈子裡，供給和需求也不是單向的，化工生物等等的一樣也可以進來。而反過來雖然知識儲備和化工，生物都比較類似，但是去生物和化工行業不會被當成自家人。

每個人有自己的喜好無可厚非，不過如果一個人站在眾多專業面前可以有所選擇，顯然食品不是一個特別劃算的選擇。

一個也算過來人的心得就是：一個人畢業以後的第一份工作尤其重要，如果不想在食品界幹了，最好第一份工作就找到你想去的行業裡面去。作為一顆新鮮的種子，可塑性也是一個賣點。工作幾年後，職業履歷在簡歷中起到的作用會比專業大得多。

食品科學與工程專業發展分析

再看全球，食品工業（包括采鹽業、食品加工製造業、飲料製造業和煙草加工業）以2.18萬億美元的營業額雄居世界工業霸主地位，超過了汽車、航空、信息等行業。在中國，2000年食品工業總產值已在1994年的基礎上翻了一番，達到7000億元人民幣，加入WTO對食品工業既是一個嚴峻的考驗更是一次難得的機遇。預計未來20年裡，世界人口每年將增加7300萬，對食品的需求量勢必劇增。方便、速凍、保鮮、保健、微波、休閑、兒童、老年食品及健康飲料和調味品將風靡全球。食品行業的「大輸血」為食品專業教育指明了方向。作為跨世紀的青年一代，積極投身於這一古老而又充滿希望的龐大隊伍，「糊眾口該糊己口」，相信不失為明智之選。

Ⅹ 智能化廣受追捧，可持續性行業高歌猛進！未來哪些工作崗位會是「鐵飯碗」

如今是2022年，這幾年因為疫情的出現，很多公司進行裁員，於是一批人會發現自己成為了可有可無的崗位，可見隨著時間的發展，科技的發展，未來將有更大一批人將面臨失業的現實。

總結：三百六十行、行行出狀員。只要自己喜歡、舒心，能夠充分發揮個人的聰明才智，在自己的崗位上能夠體現個人價值，不斷的服務社會並作出貢獻，都是令人羨慕的好工作。