Nhà khoa học Tin sinh học
Dữ liệu về việc làm không có sẵn cụ thể cho nghề nghiệp này từ Cục Thống kê Lao động, vì vậy chúng tôi đang sử dụng dữ liệu từ Biological Scientists, All Other.
Người khác cũng đã xem
Rủi ro tự động hóa đã được tính toán
Rủi ro thấp (21-40%): Các công việc ở mức độ này có rủi ro tự động hóa hạn chế, vì chúng đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng tập trung vào con người.
Thêm thông tin về điểm số này, và cách tính nó có sẵn ở đây.
Cuộc thăm dò ý kiến của người dùng
Khách thăm trang web của chúng tôi đã bỏ phiếu rằng họ không chắc chắn nếu công việc này sẽ được tự động hóa. Tuy nhiên, nhân viên có thể tìm được sự yên tâm trong mức độ rủi ro tự động mà chúng tôi đã tạo ra, cho thấy có 25% khả năng tự động hóa.
Bạn nghĩ rủi ro của việc tự động hóa là gì?
Khả năng nào mà Nhà khoa học Tin sinh học sẽ bị thay thế bởi robot hoặc trí tuệ nhân tạo trong 20 năm tới?
Tình cảm
Biểu đồ sau đây được bao gồm ở bất cứ nơi nào có một lượng lớn phiếu bầu để tạo ra dữ liệu có ý nghĩa. Những biểu đồ trực quan này hiển thị kết quả thăm dò ý kiến của người dùng theo thời gian, cung cấp một chỉ báo quan trọng về xu hướng cảm xúc.
Cảm xúc theo thời gian (hàng năm)
Sự phát triển
Số lượng vị trí làm việc 'Biological Scientists, All Other' dự kiến sẽ tăng 5,6% vào năm 2033
Dự báo cập nhật sẽ được công bố vào 09-2024.
Lương
Tại 2023, mức lương hàng năm trung bình cho 'Biological Scientists, All Other' là 91.100 $, hoặc 43 $ mỗi giờ
'Biological Scientists, All Other' đã được trả mức lương cao hơn 89,6% so với mức lương trung bình toàn quốc, đứng ở mức 48.060 $
Dung tích
Tính đến 2023, có 61.220 người được tuyển dụng làm 'Biological Scientists, All Other' tại Hoa Kỳ.
Điều này đại diện cho khoảng < 0,001% lực lượng lao động có việc làm trên toàn quốc
Nói cách khác, khoảng 1 trong 2 ngàn người được tuyển dụng làm 'Biological Scientists, All Other'.
Mô tả công việc
Tiến hành nghiên cứu sử dụng lý thuyết và phương pháp sinh học thông tin trong các lĩnh vực như dược phẩm, công nghệ y tế, công nghệ sinh học, sinh học tính toán, proteomics, khoa học thông tin máy tính, sinh học và thông tin y tế. Có thể thiết kế cơ sở dữ liệu và phát triển thuật toán để xử lý và phân tích thông tin gen, hoặc thông tin sinh học khác.
SOC Code: 19-1029.01
Tài nguyên
Nếu bạn đang suy nghĩ về việc bắt đầu một sự nghiệp mới, hoặc tìm kiếm công việc thay đổi, chúng tôi đã tạo ra một công cụ tìm kiếm việc làm tiện lợi có thể giúp bạn giành được vị trí mới hoàn hảo.
Bình luận
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
Để lại phản hồi về nghề nghiệp này