从生物技术事业过渡到数据科学硕士学位后,英国

作为印度的生物技术或生命科学专业的学生,我们在本科课程中很少接触到数学、编码等知识。在这篇文章中,我分享了我的职业生涯,最初的奋斗,以及我个人的转变路线图从生物技术到数据科学(或生物数据科学)。

我的第一年

从生物技术向数据科学的过渡

从我上学的时候起,我就对微生物的遗传学和生物学以及如何利用它们来制造供人类使用的产品感兴趣。这个想法促使我在印度VIT大学学习生物技术(B. Tech)。

在我的10 + 2水平期间,我拥有物理,化学,生物学和数学等四种科学科目。我对化学和物理倾向于生物学,因此生物技术是医学的首选。

有几种印度生物技术学生面临的问题.我还会建议B.Tech课程比占用B.Sc。生物技术课程作为前者提供了更多的多功能性。

我在vit的经历

由于其国际联系和国际展望,Vit是在印度学习B. Tech Biotech的最佳场所之一。总的来说,我会说Vit为学生提供所有机会,人们可以想到生物技术的本科;只要学生愿意学习和应用那种知识。

课程设置有点严格,不适合胆小的人!所有的学期都充满了大量的考试、测验、作业和项目。

校园是与320+亩充满了郁郁葱葱的绿色开放空间,教学楼空间该国最优秀之一,居住又名宿舍的校园礼堂。在食堂服务的食品质量是好的,但味道不是很大,所以大部分hostellers的喜欢吃校外的两倍以上每星期。管理是僵化相对于纪律的维护,并采取对谁不通过他们遵守法律强有力的行动。

准备出国大师

为我的国外大师开始在决赛前一年;来自枯草Tech的第六学期要精确。

申请国外大学是一种漫长而繁琐的事情。该过程需要来自辅导员和院士的指导和指导,帮助学生决定未来的道路

幸运的是,VIT在校园内为学生提供了这些服务。在印度,只有少数几所大学这么做。因此,对于维特拉人来说,如果他们在前几年努力学习,就会得到顶尖大学的录取通知书。

在申请之前,存在某些方面应该批判性地理解;所有学生都应该尝试将自己的诚实版本和他们能够的诚实的版本提出,并且应该避免被操纵或伪造的信息。我将详细讨论不同博客文章中的应用程序进程。

大师在英国B.Tech生物技术之后

为什么我在UCL选择了MSC生化工程?

UCL在世界十大大学中排名,特别是他们的生化工程部门被认为是欧洲最好的。该部门参与了疫苗,蛋白质和药物开发的积极研究,这使学生充足地接触了现实世界的研究项目。

这些接触使学生更了解并装备他们最新的工业培训。伦敦大学学院的网络广阔而广泛,这对任何学生的职业发展和校友支持都至关重要。这些都是我选择UCL而不是其他大学的一些因素。

生化工程包括什么?

生化工程是一个多学科的主题,包括化学,生物,数学和解决问题,在心脏的是解决问题,生化工程师范围从气候变化到COVID-19疫苗的生产工作!

从生物技术的角度来看,生物化学工程涉及药物、蛋白质、治疗方法和疫苗的大规模生产和研究。除了这些,我们还有一个特定的工程组件,处理一个工业生产设施的设计。

生化工程师也有机会学习商业知识,使他们能够很好经理人来经营这些公司。每个人都会意识到它在当今社会的重要性。饲料,治疗,并为此不断增长的人口的人类使用的货源供应,我们需要扩展每个进程增加产量。生化工程已说明了一切。

我认为,这一科学分支使我们能够学习、理解和应用科学知识,造福人类。同时,这将使学生能够在一些产品方面为社会做出少量的贡献,这将有利于人类同胞。

我作为一名国际学生在伦敦大学学院和英国的经验

英国是国际学生承接正规教育的最追捧的地方之一。由于这个国家举办了一些世界上最好的,顶级的大学和签证过程,与印度人没有语言障碍的其他国家相比,签证过程非常简单。

总体,伦敦是一个非常适合居住的城市,有各种各样的设施。因此,留在那里不会有问题。作为一个国际大都市,每个人都能找到来自自己国家的食物、地方和人;特别是有一个非常大的印度社区在那里蓬勃发展,所以作为一名印度学生会面临最少的问题。

伦敦是一个非常昂贵的城市,因此成本计算对每个学生来说都是至关重要的。各种各样的住宿选择可供学生选择,几乎适合所有预算类型的学生。与此同时,你可以发现整个学年有无数的学生折扣,这也使学生节省了开支。

伦敦是在具有海量的学生社团存在的高校的最大数量因此英国唯一的城市。这是伟大的任何学生,因为这些让学生交往,并与同学和来自各行业的人的良好连接。阅读更多内容在伦敦找工作

我对英国国际学生就业市场的看法

英国的就业市场对所有学生来说都是竞争激烈的;无论是国内的还是国际的,最聪明和最优秀的人会在英国的顶尖大学被挑选出来。所以,一个好的高薪工作的竞争总是很高的。因此,候选人应该具备在竞争中领先的必要技能。

在另一边,Brexit后,欧洲学生的状态已经改变了国际这是救援的印度学生的标志。由于在此之后不会有针对雇佣公司的任何好处,如果他们雇用任何欧盟学生。所以国际学生尤其是非欧盟可以得到这样的好处,并申请了更好,更高的任务数。

从2021年6月起,英国六国还将对2021年6月以后或在2021年6月毕业的所有学生推出毕业生计划路线签证。他们将被允许在英国再呆两年,以获得经验和找到工作。对于所有想在英国发展事业的人来说,这是一个极好的机会。因此,从2021年开始,就业机会将进一步增加。

预订辅导会议与生物技术和数据科学专家

我的过渡从生物技术到数据科学事业

最初的挑战和如何做我数据科学参与进来

对于非定量的背景,如数学/计算机科学/经济学或统计学,学习数据科学并将其应用到现实项目中是相当困难的。但如果一个人决心学习和成长,那么没有什么能阻止他实现目标。

我有一个专注于学习编程和定量科学的诀窍。因此,我开始学习我的本科的人。但由于缺乏适当的项目和指导,我无法妥善完成。

我接触数据科学主要有以下几个原因

  1. 生物学是信息的科学和信息来自于诸如生物学数据生成中的数据,形成核心。在过去的几十年中,现代生物学已经产生了巨大的研究,它产生了巨大的数据量。
  2. 我们需要有效的工具来组织、存储和分析这些巨大的数据,将其转化为人类可读的信息。要实现这一点,需要任务自动化和大规模分析,这只能通过编码和开发或使用机器学习算法实现。如果生物学家能做到这一点,那么他就能比非生物科学背景的人更理解生物数据。这些都是我投身数据科学的首要原因。

我在编码中有一个谦虚的基础,因为我是10 + 2期间的PCMB学生,所以基本的数学和统计数据对我来说不是一个问题,我会说对我来说是一个优势,而且它给了我一个始终在旅途中开始。

我在班加罗尔印度科学院的工作

在达到IISC(印度科学学院)时,我意识到数据在分析生物问题中的使用,以确定许多生物过程的知情决定。

我正在工作的项目让我意识到,学习代码应该是生物技术/生物科学课程中的主要科目之一,这是不幸的,几乎所有本科课程都失踪了。所以,我必须努力学习它。

我从生物技术到数据科学过渡的路线图

正如前面章节中提到,我遇到了很多的障碍,而学习的,由于我的背景,但我跟我通过一些视频博客,博客会后进行学习的基本计划,和文章数据科学家以及他们如何学会.结合所有这些,我预备好自己的学习模式,使用这种模式获得的知识。

我遵循的路线图有以下主题以升序的学习顺序:

  • 编程语言学习(从基础到中级或仅够入门)
  • 这是在讲授本科层次基本统计
  • 做简单易懂的项目。
  • 从一边做项目面临的障碍学习。

由于我没有在课程结构的具体入学后,我不得不设计结构为我自己。我觉得课程结构将帮助学生学得更快和有效。我还提到可在互联网上获得一些更多的见解免费资源。您还可以检查出数据科学最佳在线课程列表通过Stoodnt。

未来计划及决策上的转变从生物技术到数据科学咨询

八分音符的铸造

我们建立了八分音符的铸造抵消不可用性经济高效的独立平台进行疫苗和蛋白质生产。我们正在积极与银杏生物工程和扭曲生物学等合成生物学公司合作,建立原型系统。

在现代生物学和医学数据科学的重要性

与alpha折叠等公司定义所有蛋白质的近乎完美的结构,下一个大道将能够以快速且经济高效的方式生产这些研究,诊断和治疗目的。我们的终极目标是通过素材工程来支持这些途径,并通过合成生物学和功能设计的原则来支持这些途径。

印度生物技术/生命科学课程的当前差距

我们在合成的生物电路的功能设计经验使我们意识到,通过过筛,最后确定最佳的实验计划,并优化系统设计的大量数据。

这些大量的数据集的人工分析是一个非常繁琐和耗时的过程。为了让透视 - 我们可以分析小时某些设计数据 - 无错,这可以手动需要数周来达成结论。

我的制作从生物技术到数据科学转变的意见

我们学校和学院的生命科学课程通常只是浏览这些分析技术的概述,而没有向学生展示任何实用的摘录。

因此,必须更重要的是数据分析,以获得有意义的结论和设计生物学上有效的系统。

传统的生物科学职位,如个人 - 动物,植物学,甚至传统的基因工程和晶体学技术,都会因为现在存在的强大的计算系统,将在未来的未来失去魅力。

与量子计算的到来,日益关注将给予直接数据的生成和它的广泛分析。因此,生物学学生应注重多学科获得技能,特别是在生物数据的生成和生物数据分析领域。

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特色图片来源:东北大学

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Tamoghna达斯
Tamoghna Das是the Croma Foundry的联合创始人,该公司是一个集成快速疫苗生产和工程的独立生物平台。Tamoghna完成了VIT Vellore的生物技术本科(技术学士)和UCL(伦敦大学学院)的生物化学工程硕士(硕士)。Tamoghna是班加罗尔印度科学院(IISc)的前研究助理。他还收到了德国(海德堡大学)、爱尔兰(都柏林大学学院)和丹麦(奥尔胡斯大学)的硕士录取信。在Croma Foundry,他致力于数学生物学领域和AI(人工智能)和ML(机器学习)的应用,以理解微生物途径,利用自然的力量促进人类生活和社会的进步。Tamoghna热爱生物经济和应用生物学,特别是合成生物学。他也热衷于生物科学的跨学科教学。
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