生命科学领域最容易就业的方向是？

最近刷朋友圈或者公众号，看到了大量生物信息学方向专业人才的需求，从各大公司到各个科研院所的课题组，都是如此。

有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。

首先是计算机基础

再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：

• 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》
• 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》

把R的知识点路线图搞定，如下：

• 了解常量和变量概念
• 加减乘除等运算（计算器）
• 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）
• 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）
• 文件读取和写出
• 简单统计可视化
• 无限量函数学习

Linux的6个阶段也跨越过去 ，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习：

• 第1阶段：把linux系统玩得跟Windows或者MacOS那样的桌面操作系统一样顺畅，主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面，可以仅仅以键盘交互模式完成常规文件夹及文件管理工作。
• 第2阶段：做到文本文件的表格化处理，类似于以键盘交互模式完成Excel表格的排序、计数、筛选、去冗余、查找、切割、替换、合并、补齐，熟练掌握awk、sed、grep这文本处理的三驾马车。
• 第3阶段：元字符，通配符及shell中的各种扩展，从此linux操作不再神秘！
• 第4阶段：高级目录管理：软硬链接，绝对路径和相对路径，环境变量。
• 第5阶段：任务提交及批处理，脚本编写解放你的双手。
• 第6阶段：软件安装及conda管理，让linux系统实用性放飞自我。

然后是ngs基础

现在是多组学时代，其实这些各个技术流程的视频教程好几年前我就全部免费共享在b站，而且我同步分享了视频配套讲义和教辅材料；

• 学徒第1月，基础知识介绍掌握：文档链接：https://mubu.com/doc/38tEycfrQg 密码：vl3q
• 学徒第2月，RNA-seq数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/38y7pmgzLg 密码：p6fo
• 学徒第3月，WES数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/1iDucLlG5g 密码：7uch
• 学徒第4月，ChIP-seq数据分析实战训练：文档链接：https://mubu.com/doc/11taEb9ZYg 密码：wk29

也为每个组学视频课程，设置了练习题，不知道大家是否有学习呢？甚至形成了专门的学徒作业系列：

• 学徒考核-计算wes数据的全部外显子的平均测序深度
• 肿瘤外显子视频课程小作业
• ChIPseq视频课程小作业

基本上每个过来我这边学习一个月以上的学徒我都会让他们学习多种组学（围绕着中心法则），而且有了Linux基础和R语言能力后， 跟着我们的视频教程很容易就学会基础流程，毫无压力。

• 给学徒ChIP-seq数据处理流程(附赠长达5小时的视频指导)
• 九月学徒ChIP-seq学习成果展（6万字总结）（上篇）
• 九月学徒ChIP-seq学习成果展（6万字总结）（下篇）

当然，这样的技能仅仅是让你入门

后面的工作更精彩，你会体会到数据分析的乐趣。但是如果你没有我上面列出来的基础知识，或者基础不牢。你后续的数据分析人生往往是bug不断，头发掉光的结局。