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Dry wet 고민..

2023.01.28

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1501

안녕하세요, 생명/화학계열 학생입니다.
대학원에 가기로 마음을 먹고, 자대 실험방 하나에 컨택을 하려고 준비중입니다.

그 방의 연구주제도 마음에 들고 교수님 평도 괜찮고 다 좋은데 한가지 걸리는 점이..
막 옆에서는 chat gpt다 뭐다 하면서 AI ML 등등이 눈부시게 발전을 하는데 그냥 실험만 열심히 해도 되는걸까, 좀 드라이한 주제를 건드려야 되는거 아닐까입니다.

이런 생각이 든지가 좀 돼서 파이썬을 틈틈히 배우고 어느정도 기본은 할 줄 압니다. 근데 이거 배우면 어떻게 해야될 지 알 것 같았는데 오히려 더 혼란스러워지네요.

많은 조언 부탁드립니다.

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댓글 3개

IF : 5

2023.01.28

개인적으로는 실험을 베이스로 하고 그 위에 시뮬레이션이나 머신러닝을 끼얹는 방향이 제일 좋은 것 같습니다.
점잖은 레오나르도 다빈치*

2023.01.28

머신러닝은 엄청난 양의 실험 데이터 없이는 불가능

IF : 1

2023.01.28

바이오 분야 전공자 입니다.
Wet랩에서 BI 하는게 좋습니다.
요새 시퀀싱이 거의 필수가 되어가고있는데 일반적인 wet랩에서는 BI쪽에 맡기거나 본인들이 조금 하는정도에 그칩니다.
근데 BI 배워서 본인이 잘 하면 정말 좋죠. 또 본인이 시퀀싱하는거 말고도 public data로 빅데이터가 정말 많아서 그것들을 잘 이용하는것도 능력입니다. 물론 같이하면 BI 툴이나 알고리즘, 머신러닝등으로 본격적으로 들어가긴 어렵겠지만요.
또 좋은저널 낼려면 실험적인게 무조건 뒷받침 되어야 합니다.

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