Bioinformatik-Wissenschaftler
Beschäftigungsdaten für diesen Beruf sind speziell vom Bureau of Labor Statistics nicht verfügbar, daher verwenden wir die Daten von Biological Scientists, All Other.
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Automatisierungsrisiko
Minimales Risiko (0-20%): Berufe in dieser Kategorie haben eine geringe Wahrscheinlichkeit, automatisiert zu werden, da sie in der Regel komplexe Problemlösungen, Kreativität, starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und ein hohes Maß an manueller Geschicklichkeit erfordern. Diese Jobs beinhalten oft komplexe Handbewegungen und präzise Koordination, was es für Maschinen schwierig macht, die erforderlichen Aufgaben zu replizieren.
Weitere Informationen darüber, was dieser Wert ist und wie er berechnet wird, sind verfügbar hier.
Benutzerumfrage
Unsere Besucher haben abgestimmt, dass sie unsicher sind, ob dieser Beruf automatisiert wird. Allerdings könnten Mitarbeiter möglicherweise Beruhigung in dem von uns generierten automatisierten Risikolevel finden, das eine 17% Chance auf Automatisierung zeigt.
Was denken Sie, ist das Risiko der Automatisierung?
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Bioinformatik-Wissenschaftler in den nächsten 20 Jahren durch Roboter oder künstliche Intelligenz ersetzt wird?
Gefühl
Die folgenden Grafik(en) werden überall dort eingefügt, wo es eine erhebliche Anzahl von Stimmen gibt, um aussagekräftige Daten zu liefern. Diese visuellen Darstellungen zeigen die Ergebnisse von Nutzerumfragen über die Zeit und liefern einen bedeutenden Hinweis auf Stimmungstrends.
Gefühlslage über die Zeit (jährlich)
Wachstum
Die Anzahl der 'Biological Scientists, All Other' Stellenangebote wird voraussichtlich um 3,8% bis 2032 steigen.
Gesamtbeschäftigung und geschätzte Stellenangebote
Aktualisierte Prognosen sind fällig 09-2023.
Löhne
Im Jahr 2022 betrug das mittlere Jahresgehalt für 'Biological Scientists, All Other' 87.300 $, oder 41 $ pro Stunde.
'Biological Scientists, All Other' wurden 88,5% höher bezahlt als der nationale Medianlohn, der bei 46.310 $ lag.
Löhne über die Zeit
Volumen
Ab dem 2022 waren 55.300 Personen als 'Biological Scientists, All Other' in den Vereinigten Staaten beschäftigt.
Dies entspricht etwa < 0,001% der erwerbstätigen Bevölkerung im ganzen Land.
Anders ausgedrückt, ist etwa 1 von 2 Tausend Personen als 'Biological Scientists, All Other' beschäftigt.
Stellenbeschreibung
Führen Sie Forschungen mit Hilfe von bioinformatischen Theorien und Methoden in Bereichen wie Pharmazie, Medizintechnik, Biotechnologie, computergestützte Biologie, Proteomik, Computer-Informationswissenschaft, Biologie und medizinische Informatik durch. Sie könnten Datenbanken entwerfen und Algorithmen für die Verarbeitung und Analyse von genomischen Informationen oder anderen biologischen Informationen entwickeln.
SOC Code: 19-1029.01
Ressourcen
Wenn Sie darüber nachdenken, eine neue Karriere zu beginnen oder den Job zu wechseln, haben wir ein praktisches Tool für die Jobsuche erstellt, das Ihnen möglicherweise dabei hilft, die perfekte neue Rolle zu finden.
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Kommentare
1) AI can process and analyze large amounts of data much faster than humans can. This is essential in bioinformatics, where scientists are often dealing with terabytes or petabytes of data. AI can help to identify patterns and correlations in this data that would be impossible for humans to find.
2)AI can be programmed to perform repetitive tasks with high accuracy. This is another important skill for bioinformatics scientists, who often spend a lot of time performing tasks such as data cleaning and analysis. AI can automate these tasks, freeing up scientists to focus on more creative and strategic work.
3)AI can be used to generate hypotheses and make predictions. This is a critical skill for bioinformatics scientists, who are constantly trying to understand the complex relationships between biological molecules. AI can be used to analyze data and identify patterns that may suggest new hypotheses or predictions.
4)AI can be used to design and conduct experiments. This is a more advanced skill, but it is one that AI is becoming increasingly capable of. AI can be used to design experiments that are more efficient and effective than those that could be designed by humans.
Technologies to profile molecules in cells could also be invented by AIs
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