1樓：王子安
還是什麼感興趣搞什麼吧～掙錢沒錯肯定偏IT好掙錢啊～不過要搞學術的話。。純IT除了做軟體做web service就有點輔助的感覺了,混學術圈還是要加強生物知識的學習，最好本科和研究生階段做做實驗，加深對生物學問題的理解（不然純跑流程搞不清跑出來的的結果是對是錯自己不會分析是很雞肋的。。最好是自己能分析生物學問題，自己主動找一些方法/模型來分析得到問題答案）
。。生統夾在中間。。也很賺錢. 如果是做演算法和基於新演算法的生信工具軟體開發，統計學知識也很重要。
坡縣挺好，唯一的劣勢就是太小了。。過小日子還行，想施展拳腳的話還是要找中美這樣的大市場。以後可以去別的地方繼續深造.
2樓：陳鋼
生物統計是搞統計的，統計方面的基礎是核心
計算生物學是搞生物的，生物方面的基礎是核心生物資訊學是搞資訊的，資訊方面的基礎是核心但其實，從就業市場而言，並不是這麼搞的。想要高薪，一定要提公升計算機方面的操作和理論水平，過去十多年看來，這是不二法門啊。其次是統計學，有助於樹立起數理基礎的門檻，秒殺培訓班出來的碼農。
生物嘛~~~~看興趣了，想在你提及的這三個領域發展，還是需要點基礎的，跳到其他領域去就沒太多用了。
什麼是生物資訊學？生物資訊學中計算機和大資料各扮演什麼樣的角色？
張旭東 當研究樣本量小 研究物件只是一兩個基因的時候，實驗結果用個小本記一下就行了，不用統計學方法，更用不上計算機程式設計，高效能計算。但是隨著高通量測序技術的發展和人類基因組計畫的完成，大資料 大樣本量的時代來了。樣本量大了，你需要科學的統計學方法 資料量大了，你需要高效的計算機程式設計。數學 計...
如何自學生物資訊學？
路西 1 自學生物資訊學遇到的最大問題就是缺乏實戰經驗，只是學習理論和紙上談兵的話，不會真正進入狀態。尤其是程式設計，弄懂原理和邏輯不難，可是不用很快就會徹底忘乾淨。保持不間斷的與資料進行接觸成為保持生物資訊技能的必由之路。2 雖然網上有大量的免費資料可供分析練手，但是只憑興趣愛好恐怕難以堅持。還需...
請問生物資訊學，生物醫療器械，醫學影象處理方向那個方向更有前景一些
請別說話 要看你是本科還是碩士吧，本科推薦生物醫療器械，如果是碩士的話生物資訊學，不過生物資訊學必須要精通至少一門計算機語言。生物資訊學很看重計算機語言能力以及工作經歷，所以建議多找一些好的實習機會。 建議按老闆的方向走。生信特別依託生物背景和資料產出，生物資料庫資料探勘是低端科研，不適合在好學校學...