生物信息学科学家
就业数据在劳工统计局对这个职业并未具体提供，所以我们正在使用来自Biological Scientists, All Other的数据。
想在您的网站上显示这个摘要吗？嵌入代码：
自动化风险
最小风险（0-20%）：这一类别的职业被自动化的可能性较低，因为它们通常需要复杂的问题解决能力，创造力，强大的人际交往能力和高度的手动灵巧。这些工作通常涉及复杂的手部动作和精确的协调，使得机器难以复制所需的任务。
有关这个分数是什么以及如何计算的更多信息可在这里找到。
用户投票
我们的访客投票表示，他们不确定这个职业是否会被自动化。 然而，员工可能会在我们生成的自动化风险等级中找到安慰，该等级显示有17%的机会会被自动化。
你认为自动化的风险是什么？
生物信息学科学家在未来20年内被机器人或人工智能取代的可能性有多大？
情感
以下图表会在有大量投票数据可以呈现有意义的数据时包含在内。这些视觉表示显示了用户投票结果随时间的变化，提供了对情绪趋势的重要指示。
随着时间（每年）的情绪变化
增长
预计"Biological Scientists, All Other"的工作空缺数量将在2032内增长3.8%
总就业人数和预计的职位空缺
更新的预测将在09-2023到期.
工资
在2022，'Biological Scientists, All Other'的年度中位数工资为$87,300，或每小时$41。
'Biological Scientists, All Other'的薪资比全国中位工资高88.5%，全国中位工资为$46,310。
随着时间推移的工资
体积
截至2022，在美国有55,300人被雇佣为'Biological Scientists, All Other'。
这代表了全国就业劳动力的大约< 0.001%
换句话说，大约每2 千人中就有1人被雇佣为“Biological Scientists, All Other”。
工作描述
使用生物信息学理论和方法在药品，医疗技术，生物技术，计算生物学，蛋白质组学，计算机信息科学，生物学和医学信息学等领域进行研究。可能设计数据库并开发用于处理和分析基因组信息或其他生物信息的算法。
SOC Code: 19-1029.01
资源
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评论
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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