e*********6
发帖数: 3453 | 1 来实名发个帖。
作为同作为转行的（以前学化学的），现在也在做bioinformatics，也认识很多转行的
，我来说句实话，别聊什么statistics，machine learning，data analysis或者什么
GWAS还是啥的，来规劝大家一句，过硬的coding能力是一切的基础，别的都是锦上添花
的。
原因很简单，应该用Poisson分布的时候用成了Normal，结果可能差一点，但是也能发
挥60%的效果，但是coding里边有一个bug，效果就是0，要再挖几个坑，效果是负的，
投的文章要撤稿，投入production的产品要亏钱。
怎么提高coding？短时间内最好的办法就是Leetcode
个人这些年的一些浅薄认识，不喜勿喷 |
d********m
发帖数: 3662 | 2 "应该用Poisson分布的时候用成了Normal". this's exactly what goes wrong with
bioinformatics. if one only knows coding, go get a job on web editing/
database management instead of scientific modeling.
【在 e*********6 的大作中提到】
: 来实名发个帖。
: 作为同作为转行的（以前学化学的），现在也在做bioinformatics，也认识很多转行的
: ，我来说句实话，别聊什么statistics，machine learning，data analysis或者什么
: GWAS还是啥的，来规劝大家一句，过硬的coding能力是一切的基础，别的都是锦上添花
: 的。
: 原因很简单，应该用Poisson分布的时候用成了Normal，结果可能差一点，但是也能发
: 挥60%的效果，但是coding里边有一个bug，效果就是0，要再挖几个坑，效果是负的，
: 投的文章要撤稿，投入production的产品要亏钱。
: 怎么提高coding？短时间内最好的办法就是Leetcode
: 个人这些年的一些浅薄认识，不喜勿喷
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s******y
发帖数: 17729 | 3 插一脚，其实马工和data analysis基本上可以说是完全不同的两个东西
扣腚和data scientist基本上没有共同的东西
极端点说，前者对算法，代码要求高，后者可以完全不懂都没问题
尤其是生物那些pipe line都是现成的，或者用一些现成的工具。
前端代码写点html css或者再高点数据库SQL php或者js这些做点网站数据根本用不到
ML也用不到data 分析的那些模型。不知道为啥会把这两个东西混为一谈
【在 e*********6 的大作中提到】
: 来实名发个帖。
: 作为同作为转行的（以前学化学的），现在也在做bioinformatics，也认识很多转行的
: ，我来说句实话，别聊什么statistics，machine learning，data analysis或者什么
: GWAS还是啥的，来规劝大家一句，过硬的coding能力是一切的基础，别的都是锦上添花
: 的。
: 原因很简单，应该用Poisson分布的时候用成了Normal，结果可能差一点，但是也能发
: 挥60%的效果，但是coding里边有一个bug，效果就是0，要再挖几个坑，效果是负的，
: 投的文章要撤稿，投入production的产品要亏钱。
: 怎么提高coding？短时间内最好的办法就是Leetcode
: 个人这些年的一些浅薄认识，不喜勿喷
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e*********6
发帖数: 3453 | 4 板上总是混为一谈，所以我才发这个贴，好歹都是同胞。coding是王道
【在 s******y 的大作中提到】
: 插一脚，其实马工和data analysis基本上可以说是完全不同的两个东西
: 扣腚和data scientist基本上没有共同的东西
: 极端点说，前者对算法，代码要求高，后者可以完全不懂都没问题
: 尤其是生物那些pipe line都是现成的，或者用一些现成的工具。
: 前端代码写点html css或者再高点数据库SQL php或者js这些做点网站数据根本用不到
: ML也用不到data 分析的那些模型。不知道为啥会把这两个东西混为一谈
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n******7
发帖数: 12463 | 5 同意你的标题
你之前不是说你是CS转bioinfo的吗？
怎么又变回来了 |
s******y
发帖数: 17729 | 6 所以如果要做data分析的话，完全用不着去看leetcode，一眼都是多余的。还有leetco
de那些题也根本用不到ML，你可以完全不懂柏松分布，什么马科夫链之类的。尤其是做
前端的
【在 e*********6 的大作中提到】
: 板上总是混为一谈，所以我才发这个贴，好歹都是同胞。coding是王道
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s******s
发帖数: 13035 | 7 同意，coding和data analysis还是差很多。
我们这里bioinfo熟练的一天几百上千行的code都没问题，但是就是最熟练的
bioinformatician编程水平也达不到production level, 也就是物理系本科训练了
一个月那种水平。更不用说是phD这种做数据分析的。这样说吧，dev的code
是给别人用的，bio的code基本就是自己用的。
【在 s******y 的大作中提到】
: 插一脚，其实马工和data analysis基本上可以说是完全不同的两个东西
: 扣腚和data scientist基本上没有共同的东西
: 极端点说，前者对算法，代码要求高，后者可以完全不懂都没问题
: 尤其是生物那些pipe line都是现成的，或者用一些现成的工具。
: 前端代码写点html css或者再高点数据库SQL php或者js这些做点网站数据根本用不到
: ML也用不到data 分析的那些模型。不知道为啥会把这两个东西混为一谈
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f*****n
发帖数: 499 | 8 非常赞同。
自己写的python，不需要考虑time complexity
遇到不懂的直接google或者stackoverflow，以解决问题为目标
所以rosalind上我一下午就可以刷好多道题，而且还是有点难度的那种。反正得到正确
答案就可以了。
bioinformatics的coding真的是很简单的那种
但是真去leetcode上刷题，人家有很多test case，如果你的code不是最优解，那么压
根就过不了，经常出现memory limit error这种。
【在 s******s 的大作中提到】
: 同意，coding和data analysis还是差很多。
: 我们这里bioinfo熟练的一天几百上千行的code都没问题，但是就是最熟练的
: bioinformatician编程水平也达不到production level, 也就是物理系本科训练了
: 一个月那种水平。更不用说是phD这种做数据分析的。这样说吧，dev的code
: 是给别人用的，bio的code基本就是自己用的。
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s******y
发帖数: 17729 | 9 bioinformatics写的估计O（n^2）都敢干，哈哈哈
【在 f*****n 的大作中提到】
: 非常赞同。
: 自己写的python，不需要考虑time complexity
: 遇到不懂的直接google或者stackoverflow，以解决问题为目标
: 所以rosalind上我一下午就可以刷好多道题，而且还是有点难度的那种。反正得到正确
: 答案就可以了。
: bioinformatics的coding真的是很简单的那种
: 但是真去leetcode上刷题，人家有很多test case，如果你的code不是最优解，那么压
: 根就过不了，经常出现memory limit error这种。
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n******g
发帖数: 2201 | 10 大部分千老不具备编程能力，只有分析数据的能力。孰高孰低不评论，这是千老的生态
环境
所限制的。生物研究需要的编程能力 越等与0.
甚至大部分生信人员也不会编程，他门只能用bowtie, DESeq 做一步一步的分析数据，
然后用R 作复杂的图，这一套技能够千老学习两年的。然后就是不断的重复这三种技能。
这个是需求决定的，她们的最终目的是发文章，发文章不需要好的coding.
编程牛屄如李横这样的人，写出过klib, samtools，他直接服务的是生信人员，不是生物
大牛和千老，而生物界只有生物大牛才掌握资源，所以李横的程序写的再漂亮，也不如
一个千老的图值钱。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 来实名发个帖。
: 作为同作为转行的（以前学化学的），现在也在做bioinformatics，也认识很多转行的
: ，我来说句实话，别聊什么statistics，machine learning，data analysis或者什么
: GWAS还是啥的，来规劝大家一句，过硬的coding能力是一切的基础，别的都是锦上添花
: 的。
: 原因很简单，应该用Poisson分布的时候用成了Normal，结果可能差一点，但是也能发
: 挥60%的效果，但是coding里边有一个bug，效果就是0，要再挖几个坑，效果是负的，
: 投的文章要撤稿，投入production的产品要亏钱。
: 怎么提高coding？短时间内最好的办法就是Leetcode
: 个人这些年的一些浅薄认识，不喜勿喷
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n******g
发帖数: 2201 | 11 我这里bioinfo年薪12万的大部分都不会编程，最多写20行的小script.
一天一千行python的人怎么留住的，你不会说你付给你的bioinfo人员薪水比dev还高把
【在 s******s 的大作中提到】
: 同意，coding和data analysis还是差很多。
: 我们这里bioinfo熟练的一天几百上千行的code都没问题，但是就是最熟练的
: bioinformatician编程水平也达不到production level, 也就是物理系本科训练了
: 一个月那种水平。更不用说是phD这种做数据分析的。这样说吧，dev的code
: 是给别人用的，bio的code基本就是自己用的。
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m******n
发帖数: 453 | 12 做数值计算的coding
跟码农的coding完全是两码事
前者是python，R， numpy scipy什么的，说到底就是各种matrix运算
后者是java javascript，写网站写APP的 |
e*********6
发帖数: 3453 | 13 你写写就发现不行了，追求big o的降低是普遍的，但是实际使用中，常数项也不能忽
略啊
【在 s******y 的大作中提到】
: bioinformatics写的估计O（n^2）都敢干，哈哈哈
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e*********6
发帖数: 3453 | 14 bioinfo和computitional biology是计算机系的分支吧。就像蛋白质或者免疫在生物系
中一样啊
【在 n******7 的大作中提到】
: 同意你的标题
: 你之前不是说你是CS转bioinfo的吗？
: 怎么又变回来了
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e*********6
发帖数: 3453 | 15 这是编程习惯和思想的培养。在生信日常应用中，会报错的错误最好办，拖慢程序运行
的错误第二好办，难得是没有testing case可以发现但是在你数据里挖了一个大坑的错误
【在 f*****n 的大作中提到】
: 非常赞同。
: 自己写的python，不需要考虑time complexity
: 遇到不懂的直接google或者stackoverflow，以解决问题为目标
: 所以rosalind上我一下午就可以刷好多道题，而且还是有点难度的那种。反正得到正确
: 答案就可以了。
: bioinformatics的coding真的是很简单的那种
: 但是真去leetcode上刷题，人家有很多test case，如果你的code不是最优解，那么压
: 根就过不了，经常出现memory limit error这种。
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n******7
发帖数: 12463 | 16 凑行数不难啊
以前研究了一下某中NGS data主流处理工具的代码
perl写的，大概5000行
有个地方有2*2*3种参数组合
这哥们儿就把那块的代码复制了12份
每份改一点点
【在 s******s 的大作中提到】
: 同意，coding和data analysis还是差很多。
: 我们这里bioinfo熟练的一天几百上千行的code都没问题，但是就是最熟练的
: bioinformatician编程水平也达不到production level, 也就是物理系本科训练了
: 一个月那种水平。更不用说是phD这种做数据分析的。这样说吧，dev的code
: 是给别人用的，bio的code基本就是自己用的。
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n******7
发帖数: 12463 | 17 很多代码就是用完就扔的
能在合理时间拿到结果就行了
我唯一写过一次c++是有个计算我觉得会比较慢
当时想练手，一下午写了200来行
丢到cluster上，一百来个job，每个几分钟搞定
跑完之后觉得自己特傻
用python估计几十分钟写好，每个job一小时搞定
跑job的时候还能来mitbbs灌水
又快又好
【在 f*****n 的大作中提到】
: 非常赞同。
: 自己写的python，不需要考虑time complexity
: 遇到不懂的直接google或者stackoverflow，以解决问题为目标
: 所以rosalind上我一下午就可以刷好多道题，而且还是有点难度的那种。反正得到正确
: 答案就可以了。
: bioinformatics的coding真的是很简单的那种
: 但是真去leetcode上刷题，人家有很多test case，如果你的code不是最优解，那么压
: 根就过不了，经常出现memory limit error这种。
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n******7
发帖数: 12463 | 18 呵呵，如果可能，我宁可做liheng
千老的图出了学术界屁都不是
即使在学术界不能发牛paper，不能当PI，也约等于屁
能。
生物
【在 n******g 的大作中提到】
: 大部分千老不具备编程能力，只有分析数据的能力。孰高孰低不评论，这是千老的生态
: 环境
: 所限制的。生物研究需要的编程能力 越等与0.
: 甚至大部分生信人员也不会编程，他门只能用bowtie, DESeq 做一步一步的分析数据，
: 然后用R 作复杂的图，这一套技能够千老学习两年的。然后就是不断的重复这三种技能。
: 这个是需求决定的，她们的最终目的是发文章，发文章不需要好的coding.
: 编程牛屄如李横这样的人，写出过klib, samtools，他直接服务的是生信人员，不是生物
: 大牛和千老，而生物界只有生物大牛才掌握资源，所以李横的程序写的再漂亮，也不如
: 一个千老的图值钱。
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n******7
发帖数: 12463 | 19 你在哪里，给我介绍一下可以不？
我现在年薪不到12万，可以写2000行的code
【在 n******g 的大作中提到】
: 我这里bioinfo年薪12万的大部分都不会编程，最多写20行的小script.
: 一天一千行python的人怎么留住的，你不会说你付给你的bioinfo人员薪水比dev还高把
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s******y
发帖数: 17729 | 20 楼上都有人说了，生物data分析就是简单的几步重复，跑pipe line，R作图，再上SAS等
成型软件分析，用shell写点批处理。然后就没有然后了，big O都可以不知道
【在 e*********6 的大作中提到】
: 你写写就发现不行了，追求big o的降低是普遍的，但是实际使用中，常数项也不能忽
: 略啊
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T****i
发帖数: 15191 | 21 同意，coding太重要了，即使做wet bench，也应该学好，分析数据很有用。
【在 e*********6 的大作中提到】
: 来实名发个帖。
: 作为同作为转行的（以前学化学的），现在也在做bioinformatics，也认识很多转行的
: ，我来说句实话，别聊什么statistics，machine learning，data analysis或者什么
: GWAS还是啥的，来规劝大家一句，过硬的coding能力是一切的基础，别的都是锦上添花
: 的。
: 原因很简单，应该用Poisson分布的时候用成了Normal，结果可能差一点，但是也能发
: 挥60%的效果，但是coding里边有一个bug，效果就是0，要再挖几个坑，效果是负的，
: 投的文章要撤稿，投入production的产品要亏钱。
: 怎么提高coding？短时间内最好的办法就是Leetcode
: 个人这些年的一些浅薄认识，不喜勿喷
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t*********2
发帖数: 20 | 22 这个不是bioinformatics training的常态吧
我记得当年可是要自己开发新的统计算法的，难道现在的变成跑跑pipeline这么简单了？
with
【在 d********m 的大作中提到】
: "应该用Poisson分布的时候用成了Normal". this's exactly what goes wrong with
: bioinformatics. if one only knows coding, go get a job on web editing/
: database management instead of scientific modeling.
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e*********6
发帖数: 3453 | 23 我也奇怪，一般做生信的，都是系里c++写最好的，因为其他做image之类都用matlab
了？
【在 t*********2 的大作中提到】
: 这个不是bioinformatics training的常态吧
: 我记得当年可是要自己开发新的统计算法的，难道现在的变成跑跑pipeline这么简单了？
:
: with
|
s******s
发帖数: 13035 | 24 我可没说1000行python, 这个太夸张了，除非是内容类似的block贴来贴去。
学校里HR难搞。bioinfo算成research side的话工资就难高，所以我们这里都是
努力跟学校argue算成engineering/dev side，所以pay的和dev差的不多。当然
不是我吹pay的高，而是dev是在和业界相比pay的很低，原来最好的一个dev
是本校物理系本科来实习留下来的，只有本科学历在学校里很难提工资，所以
只能想方设法加各种title，比如lead architect一类的。我觉得我们大蜜招人一半
的精力都用在和学校HR搏斗来着
【在 n******g 的大作中提到】
: 我这里bioinfo年薪12万的大部分都不会编程，最多写20行的小script.
: 一天一千行python的人怎么留住的，你不会说你付给你的bioinfo人员薪水比dev还高把
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s******s
发帖数: 13035 | 25 你还是从了我，来芝加哥吧，嘿嘿
【在 n******7 的大作中提到】
: 你在哪里，给我介绍一下可以不？
: 我现在年薪不到12万，可以写2000行的code
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l********6
发帖数: 457 | 26 很多生物系的老板，既要学生做实验，又要学生做生物信息。他们理解的生物信息，就
是把pipeline跑一下，有几个阿拉伯数字出来，就是有结果了，根本不管方法用得对不
对。出现过这种闹剧，有人用错了方法，碰巧得到一个类似的结论，然后把正确的方法
写在method里，如果不看他的codes，你会完全不知道他是错的。现在，不少好的实验
室招生物信息的，都要求是计算机／控制这样的工科，最差也要应用数学的人，他们读
书时候基本上受的就是开发方法的训练。
了？
【在 t*********2 的大作中提到】
: 这个不是bioinformatics training的常态吧
: 我记得当年可是要自己开发新的统计算法的，难道现在的变成跑跑pipeline这么简单了？
:
: with
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e*******o
发帖数: 4654 | 27 赶紧拿绿卡跳吧，bioinfor 这个烂坑，pi 才能拿多少？
另一个帖子谈的li heng， 能到15万？还得跟狗屁不通的reviewer撕逼。
【在 n******7 的大作中提到】
: 你在哪里，给我介绍一下可以不？
: 我现在年薪不到12万，可以写2000行的code
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t*********2
发帖数: 20 | 28 你说的这种不是正规的bioinfo training。 正常情况下，需要去只做计算开发算法的
实验室，同时修统计和计算机课程。好的bioinfo program都有很多这样的实验室。
【在 l********6 的大作中提到】
: 很多生物系的老板，既要学生做实验，又要学生做生物信息。他们理解的生物信息，就
: 是把pipeline跑一下，有几个阿拉伯数字出来，就是有结果了，根本不管方法用得对不
: 对。出现过这种闹剧，有人用错了方法，碰巧得到一个类似的结论，然后把正确的方法
: 写在method里，如果不看他的codes，你会完全不知道他是错的。现在，不少好的实验
: 室招生物信息的，都要求是计算机／控制这样的工科，最差也要应用数学的人，他们读
: 书时候基本上受的就是开发方法的训练。
:
: 了？
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s******s
发帖数: 13035 | 29 不知道Broad的工资水平，感觉应该不止。
我估计工资方面他的待遇不会比tenure的非医学院教授低，当然faculty可以升title加
naming继续升。
【在 e*******o 的大作中提到】
: 赶紧拿绿卡跳吧，bioinfor 这个烂坑，pi 才能拿多少？
: 另一个帖子谈的li heng， 能到15万？还得跟狗屁不通的reviewer撕逼。
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l********6
发帖数: 457 | 30 是的。 但是很多生物的都想通过bioinfo转到CS，所以他们趋向于找bioinfo的位置，
这才有了好实验室开始查看学科背景这一出。
【在 t*********2 的大作中提到】
: 你说的这种不是正规的bioinfo training。 正常情况下，需要去只做计算开发算法的
: 实验室，同时修统计和计算机课程。好的bioinfo program都有很多这样的实验室。
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