概述
自动化风险
2. 用户投票
3. 增长
工资
5. 体积
描述
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评论

生物信息学科学家

低风险
35%
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投票 评论 (3)
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自动化风险
计算出的
25%
(低风险)
投票
44%
(中等风险)
Average: 35%
劳动力需求 *
增长
5.6%
到2033年
工资
$91,100
或每小时 $43.79
体积
61,220
截至 2023

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。

摘要
工作评分
6.3/10

人们还浏览了

计算机程序员
律师
网页开发者
平面设计师
机械工程师

计算自动化风险

25% (低风险)

低风险（21-40%）：这个级别的工作面临的自动化风险较低，因为它们需要技术和以人为中心的技能的混合。

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。

工作中的一些相当重要的品质难以自动化：

  • 原创性

  • 社会洞察力

用户投票

在接下来的二十年内，实现全自动化的可能性为44%。

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25%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

以下图表在有大量投票数据时会显示。这些可视化图表展示了用户投票结果随时间的变化，提供了情感趋势的重要指示。

随着时间（每年）的情绪变化

增长

相对于其他职业的快速增长

预计"Biological Scientists, All Other"的工作空缺数量将在2033内增长5.6%

* 根据劳工统计局的数据，该数据涵盖了从2021到2031的期间。
更新的预测将在09-2024到期.

工资

相对于其他职业来说薪酬高

在2023，'Biological Scientists, All Other'的年度中位数工资为$91,100，或每小时$43。

'Biological Scientists, All Other'的薪资比全国中位工资高89.6%，全国中位工资为$48,060。

* 来自美国劳工统计局的数据

体积

与其他职业相比，工作机会的适中范围。

截至2023，在美国有61,220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

如果您正在考虑开始新的职业生涯，或者想要换工作，我们已经为您创建了一个方便的工作搜索工具，它可能会帮助您找到那个完美的新角色。

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评论

Justin (没有机会) 2 months ago
Figuring out biology is an impossible task currently, AI would be welcomed with open arms to figure out the secrets of nature.
0 0 Reply
Shashwat Kumar (适度) 1 year ago
Artificial intelligence (AI) has the potential to replace bioinformatics scientists in a number of ways. Here are some logical reasons:

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.
0 0 Reply
Helena (适度) 3 years ago
Analysis pipelines can be coded by AIs. Even invented.
Technologies to profile molecules in cells could also be invented by AIs
0 0 Reply

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