我刚上大一，生物科学专业，想要在研究生阶段转生物信息学 ...

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如果你现在大一本科可以转专业，你可以转统计或数学专业，计算机也可以。如果已经不考虑转了，那以下策略：
第一步：学好线性代数、概率统计这两个课，并尝试使用Python Numpy和R语言实现二者的许多操作。（这一步默认你已经知道怎么编程，比如学过了大学的C语言课或Python课或Java课，不要担心如果你学的是C不会Python是不是不行，直接硬上，遇到不会就谷歌百度查就行）
第二步：搞个讲机器学习的书，把里面的算法用Python都过一遍（并不需要搞得多底层，可以用Numpy/Pandas，忌讳深度重复造轮子，因为往深里追究几乎无止境）。
第三步：选择一个（不求多）感兴趣的与生信挂钩的生物学研究领域的课本或文章集进行精读，比如基因组学、生物化学中的RNA与蛋白结构、单细胞转录组测序的应用、计算机辅助药物设计等。
除了上述三步的闲暇时间：学学Linux基本操作（主要是三剑客awk、sed、grep）、尝试自己构建数据分析流程的Linux Bash shell脚本或Python脚本，学一学SQL；当然如果你有空的话找个做生信的实验室就可以把上述东西半年左右给熟悉了（生信分析的实验室就行，因为分析的好找的多，算法的太少，但你要能找到也不错）。
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偏算法的生信你可以直接理解为机器学习专业，这个方向什么都做，信号/图像处理与计算机视觉、医学影像、组织切片图像、蛋白质NMR/X衍射结构、高通量测序数据、临床生理/药物实验数据、多组学联合数据、文献（生物医学文献）挖掘与自然语言处理、网络分析（这个是指的图论的Networks analysis不是互联网）、全都算到了“Bioinformatics”这个框里，真是啥都能往里面装...，乍一看很多吧，其实核心都是机器学习这一个技能点。
偏分析的生信技能点就很多了，但其出现的场合主要集中在高通量测序数据分析上，因为其他的数据没那么复杂也没那么广泛。这方面主要就是学好传统的统计学、脚本语言（Bash shell、Python），掌握数据库（SQL及简单后端框架如Django/Flask）、更进阶可以学一点分布式、以及docker那些的。熟悉数据分析pipelines构建方式以及一些管理工具（比如snakemake），学会可视化（主要指R，比如Shiny，进一步可以学点前端三大框架）；总之都是的数据科学那一套。