1樓：第12次被改使用者名稱
先補數學，高數線代打基礎，否則基礎的梯度下降神經網路都學不了，再補演算法資料結構，順帶學兩門程式語言，可以夠上一線的生信lab的門檻，也能轉行。
真讀研了，有的是時間再學生信的演算法，再學r，再學工具，這些就算純濕實驗的lab的學生也能自學會，沒啥門檻了。
2樓：Whytt
先潑個冷水，建議如果數學底子不好，做不了演算法，建議不要轉行生信，不然你就是個工具人！
推薦：嗶哩嗶哩乾杯~ Bilibili
基本的就是語言基礎：R，Linux和python；其他知識儲備可能有資料結構和機器學習（包括深度學習）。具體涉及的研究方向的資料型別以自己後期涉及的研究再學就行，不過建議入門下RNA-seq的分析！
很多實戰技巧都是自己長期積累和前人傳授，也沒必要刻意操之過急。其實生信就是利用計算機和數學方法去分析生物大資料或者建模（感覺主要以分析大資料為主）。因為生物出身，對生物資料的生物學屬性應該沒啥大問題，主要的還是程式設計能力和數學的障礙，你覺得你行你就試試(不堪回首)！
不清楚你們生物技術是不是本來就是學生信的，我很多同學生技出身但本來就一直學生信。
反正跨行需謹慎！
限於學識，僅供參考！
請問生物資訊學如何？
熱門研究領域，前沿研究領域的密集區。適合 1.數理化生農計電背景的科技狂人，科技宅 2.數理化生農計電背景的，不喜歡社會，喜歡學校的人3.生化環農本科，想找個相對不那麼坑的方向的人4.本科生化環農想轉cs 資料科學，又被客觀條件制約難以硬轉的人不適合 1.一心想找工作，憧憬社會的人 2.理科差的人，...
生物資訊學入門需要具備什麼能力？
梁澤航 首先是對測序原理的理解，這樣才能知道你處理資料需要做什麼以及為什麼要這麼做。幾個比較主流的大類 RNA seq 各種IP 免疫共沉澱 甲基化 晶元等，都有已經比較好的流程，先學會流程，跑起來。然後涉及到的統計學概念要懂，比如p值 correlation之類的要懂 胡煜 換個角度，破下題，可操...
大資料時代下的生物資訊學專業與生物資訊學職業？
生物資訊從大面上至少可以分成，開車的和造輪子的，搞汽車裝修的這幾類。除了開車的，其餘很少能夠接觸T以上的資料。我最近在實驗室做一些分析，我也不知道算不算大資料，反正一周樣本都跑下來，快10個T了。現在測序很便宜，乙個樣本測個幾百G，然後平行幾個樣本的事情以後肯定會越來越多。什麼是真正的生物大資料時代...