La bioinformática parecería una buena opción como enfoque para un título de posgrado en CS porque lo familiarizará con una gran cantidad de técnicas de análisis de datos importantes y prácticas. Sin embargo, es importante entender que la atención se centra en algoritmos y datos, no en biología o medicina.
Los datos procesados en bioinformática suelen ser enormes. Por ejemplo, solo 2 microgramos de ADN necesitan ~ 1 PB de almacenamiento en una base de datos. Esto significa que la técnica de datos de vanguardia debe aplicarse para aprender de este tipo de datos, esto incluye muchas técnicas utilizadas en la industria fuera de la bioinformática (casi todas las grandes empresas de software tienen grandes necesidades de datos).
Cosas como la minería de datos, trabajar con GPU para procesar datos rápidamente y en paralelo, el papel Dremel de Google, etc., se usan comúnmente en el procesamiento de datos bioinformacionales. Con una sólida experiencia en el trabajo con tales herramientas obtenidas de unos años de estudio y trabajo en bioinformática, uno podría convertirse en un candidato interesante para la mayoría de las compañías de software, incluidas las grandes como Intel, Google, Microsoft, Facebook, etc., donde se encuentran los grandes datos acostumbrado a que sea extremo.
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