생물정보학 전공의 장점
1. 수요가 많다.
생물학관련 연구실이나 회사 중 단순히 실험만 하는 곳은 이제 찾아보기 힘듭니다.
시퀀싱 기술의 발달로 대부분의 실험자료들의 염기서열 정보를 컴퓨터로 읽어 더 풍부한 분석이 가능해졌기 때문입니다.
하지만 생물정보학을 정말 제대로 할 줄 아는 사람은 그렇게 많지 않습니다.
여기서 제대로 할줄 안다는 것은 생물, 통계, 컴퓨터 세 분야 모두에서 석사 이상의 지식을 지니고 있음을 뜻하고, 생물학 데이터 분석에 대한 이해도가 상당히 높다는 뜻입니다.
2. 진로의 폭이 넓다.
생물, 통계, 컴퓨터가 융합된 학문이기 때문에
진로의 폭이 굉장히 넓습니다.
실제로 주변에는 생물정보학을 전공한 뒤 생물과 전혀 관계없는 분야의
"데이터 사이언티스트"로 취직한 경우를 많이 볼 수 있습니다.
3. 생물학전공자에 비해 유연한 근무 환경.
생물학 전공자에 비교하자면,
컴퓨터만으로 모든 업무가 가능한 바이오인포메티션은 근무환경이 아주 유연합니다.
주말에 세포를 보러 갈 일도 없고,
코로나 이후 대부분 재택근무를 하고 있는 실정입니다.
생물정보학 전공의 단점
1. 이도 저도 아닌 애매한 전공?
세 전공이 합쳐진 분야이다 보니 3가지 중 한가지에 특히 강점을 보이는 사람들이 많습니다.
1) 생물에 특히 강한 유형: 대부분의 생물정보학자들이 이곳에 포함될 것입니다.
실험을 주로 하는 일반"생물학자"와 크게 다르지 않을 수도 있다는 단점이 있습니다.
요즘에는 일반 생물학자들도 깊은 이해는 아니지만 어떻게 컴퓨터로 시퀀싱 데이터를 다루는
프로그램을 돌리는지 알려주는 다양한 워크샵과 자료들이있습니다.
그래서 일반 생물학자와 경쟁해서 전문성이 크게 없을 수도 있다는 위험성이 있습니다.
2) 통계에 특히 강한 유형: 보건대학교에서 샘플데이터를 통계처리하는 연구를 수행하는 경우가 이곳에 포함될 것입니다.
생물정보학 자체가 주체가 되는 데이터가 "생물"이다 보니 이렇게 샘플들의 유전적 정보를 깊이 다루지 않으면, 아래 3번에서 문제가 될수 있습니다.
3) 프로그래밍(컴퓨터)에 특히 강한 유형: 컴퓨터관련 연구실에서 생물학 랩과 코웍을 하는 경우일 것입니다. 이 유형은 새로운 프로그램을 개발할 수 있다는 장점이 있으나, 이때도 3번에서의 단점이 생길 수 있습니다.
2. 공부할 양이 너무 많다.
생물, 통계, 컴퓨터라는 세 분야에 대한 상당히 높은 지식이 요구 됩니다.
생물학 문제를 풀어야 되기 때문에 생물학을 아는 것은 기본이고,
데이터 사이언티스트로서 통계에 대해 수리 통계 수준의 깊은 지식으로 시계열 분석, 여러 그룹 비교, 복잡한 자료의 통계처리를 통한 표준화 등이 가능해야 하기 때문입니다.
또한 프로그래밍이 여러 언어 특히 R, python에서 자유로워야
빠른 분석이 가능할 것입니다.
