바이오인포매틱스 과학자
노동통계국에서 이 직업에 대한 구체적인 고용 데이터를 제공하지 않기 때문에, 우리는 Biological Scientists, All Other에서 제공하는 데이터를 사용하고 있습니다.
사람들이 또한 조회했습니다
계산된 자동화 위험
저위험 (21-40%): 이 수준의 직업은 기술적인 능력과 인간 중심의 기술을 모두 요구하기 때문에 자동화 위험이 제한적입니다.
이 점수가 무엇인지, 그리고 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 정보는 여기에 있습니다.
사용자 설문조사
우리의 방문객들은 이 직업이 자동화될지 확신이 없다고 투표했습니다. 그러나, 직원들은 우리가 생성한 자동화 위험 수준에서 안심을 찾을 수 있을 것입니다. 이는 25%의 자동화 가능성을 보여줍니다.
자동화의 위험성에 대해 어떻게 생각하십니까?
바이오인포매틱스 과학자이 다음 20년 이내에 로봇이나 인공지능에 의해 대체될 가능성은 얼마나 됩니까?
감정
다음 그래프는 의미 있는 데이터를 제공할 수 있을 만큼 충분한 투표 수가 있을 때마다 포함됩니다. 이러한 시각적 표현은 시간 경과에 따른 사용자 투표 결과를 보여주며, 감정 추세에 대한 중요한 지표를 제공합니다.
시간별 감정 (연간)
성장
'Biological Scientists, All Other' 직업 분야의 공석은 2033년까지 5.6% 증가할 것으로 예상됩니다.
업데이트된 예상치가 09-2024에 제출될 예정입니다..
임금
2023년에 'Biological Scientists, All Other'의 중앙값 연간 급여는 $91,100이며, 시간당 $43입니다.
'Biological Scientists, All Other'은 전국 중위임금인 $48,060보다 89.6% 더 높은 금액을 지불받았습니다.
볼륨
2023년 현재, 미국 내에서 'Biological Scientists, All Other'로 고용된 사람들의 수는 61,220명이었습니다.
이는 전국의 고용 노동력 중 약 < 0.001%를 대표합니다.
다시 말해, 약 2 천명 중 1명이 'Biological Scientists, All Other'로 고용되어 있습니다.
직무 설명
약제학, 의료기술, 바이오기술, 계산 생물학, 단백체 유전체학, 컴퓨터 정보 과학, 생물학 및 의료 정보학 등의 분야에서 생물정보학 이론과 방법을 사용하여 연구를 수행합니다. 데이터베이스를 설계하고 유전체 정보 또는 기타 생물학적 정보를 처리하고 분석하기 위한 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
SOC Code: 19-1029.01
자원
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댓글
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.
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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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