¿Debo ir a MS (Estadísticas) después de 1 año de experiencia postdoctoral en Bioinformática?

[Reescritura para tener en cuenta los detalles de preguntas adicionales; Fui un poco rápido en el sorteo allí.]

Con la información adicional, Random Dude en Internet dice … adelante, pero ¿puedes encontrar una manera de hacerlo un poco más barato? Estoy pensando en un segundo postdoc, posiblemente en los EE. UU., Con un acuerdo con su mentor de que también tomará clases de estadísticas. Como usted es un empleado que debería ser considerablemente más barato, el mentor consigue que alguien conozca las estadísticas, y su CV se ve mucho más … bueno normal.

Si no puede obtener el título, audite las clases (por ejemplo, siéntese de forma gratuita) y vea si puede obtener un documento sobre el tema que demuestre su dominio.

No tengo idea si esto ayudará o perjudicará su empleabilidad. Pero maldita sea, no voy a decirle a alguien que quiere aprender estadísticas lo suficientemente mal como para dejar $ 80k en él para que no lo haga.

¡Así que adelante!

Será extremadamente difícil eclipsar a los líderes en ambos lugares (computación y descubrimiento de fármacos) porque ambos mundos se mueven muy rápido, el mundo de la computación se mueve muy rápido y también el mundo médico. En biología computacional, debe crear algoritmos nuevos y efectivos, que pueden convertirlo en el maestro de la máquina física llamada computadora, pero lo alejará de los sistemas vivos. Por otro lado, para ser un biólogo exitoso, no podrá evitar el trabajo sucio y lento.

En resumen, debes decidir dónde está tu corazón. Si desea hacer la transición a una nueva carrera, hacer una maestría en una de las mejores universidades de EE. UU. Es muy crítico. Con una maestría en estadística, puede encontrar trabajos que trabajan con datos en muchos sectores, incluidos negocios, gobierno, academia, salud pública, tecnología y otros campos de la ciencia. Pero debe optar por los siguientes mejores programas en estadística.

1. Stanford 2. Universidad de California, Berkeley 3. Harward 4. John Hopkins
5. Carnegie Mellon.

Puede costarle un poco más de lo que ha estimado más allá de su pérdida de salario, pero a la larga valdrá mucho la pena.