Re: [問題] 請教各位學長姐及醫師前輩
※ 引述《whs2009 (歐森)》之銘言:
: ※ 引述《applejuicy (蘋果鳥~♥)》之銘言:
: : 小弟目前是大一升大二在學生
: : 未來在apply科別的時候
: : 如果想要嘗試一些科別
: : 往往需要有研究的成果跟paper
: : 系上很多人在大一的暑假就已經進入實驗室了(真的不少
: : 參與大專生暑期研究計畫
: : 小弟對研究並不是很感興趣
: : 目前僅是努力地維持在校成績(無bg
: : 知道進入實驗室需要熱忱才能維持
: : 但現況總讓自己覺得不進實驗室好像就落後別人
: : 讓自己備感壓力...
: : 面試官們會很看重這些大專生的研究經歷嗎
: : 雖然有爬過文 很多人是學了一定的基礎醫學知識 或是進入臨床實習才跟著醫師寫論文(小弟也是規劃大概在大五的時候
: : 不曉得各位前輩們對現況的看法為何?
: : 暑假剛開始 好好放假1個星期就滿滿的罪惡感...
: : 另外 想詢問現階段應該去培養什麼樣的能力
: : 能讓自己在大五跟著醫師時比較容易進入狀況 像是先熟悉統計軟體SPSS之類的...
: : 真的很抱歉 可能會讓各位前輩覺得杞人憂天 但自己身旁沒有醫師可以詢問 打擾了: : -----
: : Sent from JPTT on my Realme RMX2001.
: 其實我覺得培養第二興趣比較重要啦~XD
: 雖然我當初的確是從大一下學期開始進入實驗室
: 學習像是南方墨點 西方墨點 PCR 養細菌 養細胞 養老鼠等等@@
: 但其實我覺得那段期間最主要的是學習wet lab的技術
: 但是沒有真正的學到怎麼做研究的想法wwwwwwww
: 反而是在住院醫師時才比較有感覺XD
: 其實可以多嘗試接觸不同領域或是課程
: 找到自己喜歡的東西培養成第二專長
: 大學時代的時間其實很多可以拿來做有趣的事情
: 我當初跑去修外系的高微 線代 離散
: 然後立定目標打星海到鑽石結果只有黃金中段....哈哈....嗚嗚...
: 上清交大的開放課程
: 交女朋友
: 學打桌球羽球~
: 就這樣渾渾噩噩的到了大六大七
: 接觸到了改變我整個生活的重要事件@@
: 學習 R
: 當初只是因為跟的實驗室主任問說你知道R嗎?要不要去學一下怎麼用它來統計?
: 然後我就很聽話的買了DataCamp的課程
: 完成的R programmer和R data scientist的track
: 結果我就慢慢的把生活中很多可以自動化的事物都用R來練習完成@@
: 想要統計 ---> R有滿滿的package來做想要的統計方式和視覺化
: 想要畫圖 ---> ggplot2真的很方便....
: 想要看股市 ---> R的爬蟲幫你抓每日股市資料
: (當然不小心每分鐘query太多次被鎖ip又是另一回事了...
: 請大家友善爬蟲...)
: 想要做ppt ---> R的markdown透過knitr自動抓資料統計作圖製成ppt
: (當CR時弄品管和daily報告很重要不然很花時間...)
: 想要查資料庫資料 ---> shiny的視覺化界面很棒可以橋接許多API
: .....
: 後來開始學習AI課程 也花了不少時間和精力去上Stanford的線上課程
: 發現之前無聊去外系上的課程剛好是在學AI時需要的@@ (線代 離散 微方 等等)
: 連自己現在在寫的AI相關paper部分也是在解機率分布...還好之前有上各種奇怪的課...: 總之我覺得可以嘗試探詢自己的興趣
: 把它發展成實際可以應用在生活或是醫學上的事物
: 畢竟自己的興趣才會有長期的動力和熱情來經營
: 能變成第二專長或是直接跟現在的工作連結更好XD
(浮出水面)
W 大經歷和我有點像耶,我也是資訊愛好者(握手),走放射科。
以個人經驗來說,醫療人會點程式有沒有用?個人經驗是有的,小弟自己弄了些東西:
1. 關鍵字搜尋引擎
有引擎前,蒐集 case 主要靠自己作筆記。有引擎後 keyword 和查詢條件丟下去 case
就噴出來。可能辛苦作筆記收了不曉得多久才能收一兩百個,引擎只要用正確的搜尋條件一分鐘就生出一千個。
2. 查資料自動化
最近和人合作做回溯研究,收案超過兩千個。這幾天弄出 RPA 機器人可以自動填病歷號查資料,申請通過正式上線。一樣的事情,別人可能要弄經費、請助理、花不知道多久搞定。我自己做可能電腦多開幾個晚上還不用想辦法找錢。
3. 各種自動化和改善工作流程
學會 Autohotkey,可以打 fu 自動變成 Advise follow-up,一鍵自動從其他表單帶入資料、一鍵文字自動排版...
隨著技能樹越來越深廣,能做的事情還能越來越炫炮,例如
https://www.youtube.com/watch?v=VV6W8LjA8tY&feature=youtu.be
幫普通表單程式加上改字型、拼字檢查、自動完成、顏色佈景...等功能。潛在應用的地方很多,例如 HIS 或 RIS 各式表單程式。
以前會想:這種事委託專門單位、學校、或是外包廠商不就能做?自己會的價值在哪裡?
後來發現專門單位可以非常忙,手上待處理的案件可以到四位數。需求如果對全院不夠重要、急迫不一定能可以做,可以做也可能要排隊,排隊成功程式開始做也可能要反覆修改處理眉角問題,每次修改可能又是另一個循環。學校或外包廠商做,要想辦法弄資源,弄計畫、請經費、etc,一個程式綁一堆東西,原始碼還可能在別人手上、以後只能一直投入。自己弄就沒有上述一堆問題、程式想改就開記事本改就好。
「又快又好」是可能形成價值的。以大規模撈 case 查資料做回溯性研究為例,別人流程是:
寫申請單委託資訊單位 -->
花時間排隊 -->
(可以等 很 久)
回來結果處理眉角問題、協商修正 * N -->
(用 nodule 查結果 Nodule、nodlue 沒撈到 etc.)
請助理一筆筆查資料整理 -->
生成那張跑統計的 Excel 表格。
而如果都能自己做呢?可能 IRB 通過的當天,下班前搜尋引擎就把 case 列出來了。然後多花幾個晚上用機器人把資料查好。最後用 python 字串、報表分析,很快就能統計好大部分資料,這時候可能別人還在排隊。大幅改善效率,就能大幅降低投入成本和時間,就能顯著提高研究成功率。這時哪怕作為醫生和研究者的本職技能都不頂尖,別人也會願意合作。
就算一時做不了這些事,起碼也能讓自己上班更輕鬆。別人花時間按 Enter 和空白幫報告排版還是從其他系統抄數字,你一鍵就無腦完成,更快下班不好嗎?如果你喜歡寫,替自己節省精力,創造機會的同時還能做喜歡的事,緩解 burnout 不香嗎?
所以個人認為如果本來就有寫程式的興趣,那就繼續鑽研深入,然後設法找自己周圍有必要但別人顧不到的事,看好政治和環境允許的限度,抓準機會切進去,programming
skill 不會虧待我們。
至於學哪些語言,小弟是學 Python 和 Autohotkey 為主。AHK 主攻辦公室自動化,
Python 補一些 AHK 不好做的事情,例如運用瀏覽器自動化測試套件自動點頁面之類。
Python 也可以銜接 Machine Learning 和 Deep learning。R...那個語法實在是不親切>"<。另外零碎玩過一些 Rust、C/C++、PHP 之類的東西,但這些對醫療職業可能就不那麼直接有用。
至於數學,小弟有點後悔沒趁年輕的時候補,最近鑽研 Deep learning 和統計都遇到數學的檻,回頭補同濟的高等數學。結果現在奔四體質變差很多,用腦一多就 tinnitus
甚至 vertigo,而且有些基礎的東西忘了還要「復健」。所以如果還在學校,學習數學其實是好選擇。程式語法那些在有明確目的的情形下快速入門不難,但數學就不行。線性代數和微積分剛好也是現在 deep learning 會用到的東西。
最後針對一開始提問的 A 大補充一點。建議多學些通識,成績排名關係到 apply,高年級的專業課其實很多老師不會太為難。所以成績好壞可能相差不多。大一大二的通識課有可能變成影響最終排名的關鍵。所以大一二多弄些營養學分,這是重要、不難做、但有可能被忽略,也是小弟當年忽略的。
完結灑花~
--
推推
醫院的電腦系統可以讓你這樣搞?
當然要依循院內規定啊,經過長官和院方同意才能合法上線。 最大宗的搜尋引擎在拿到 data 以前,還寫了裝滿模擬資料的模擬系統去 demo 證明程式 真的可以落地,也正式諮詢過院方法務釐清適法性、才有後續的資料匯入和上線。
※ 編輯: d8888 (118.171.179.24 臺灣), 07/10/2022 16:34:33握手XD 其實我的入門語言是VB 接著因為設計機器人行走路
徑多學了出淺的c++ 後來學統計開始學R 為了介面設計也有
碰javascript 最近因為AI 也學了python 不過我都很偷懶
用R橋接各種程式語言 (reticulate -> python, V8 -> jav
ascript, Rcpp -> c++) XDDD 重度R使用者...
我倒是 C/C++ 入手的,高中打演算法比賽用。R 唸研究所的時候學過但語法不適應,加 上 Python 真的很萬用我就變堅貞 python 黨 XDDDD。R 有 V8 和 C++ binding 我還真 不知道 XDDD
不過python用beautiful soup自動化網頁真的比R用Rseleni
um或是rvest 好很多.... 不過如果要橋接用headless 的dr
iver 好像還是要回歸用selenium @@ 大大應該是用headles
s 吧 不然看到一個頁面在旁邊跳來跳去其實蠻幹擾的XD
網頁部份我是 python + selenium 做,我反而刻意不用 headless,因為 headless 很容 易讓別人看不懂在幹什麼,反而不利申請。 能跳出頁面給別人看在幹麻,反而比較好說服別人我只是用程式模擬了鍵盤滑鼠能做的事 情(點連結,填申請表單),沒繞過任何權限控管,也不是原理不明的駭客程式。
※ 編輯: d8888 (118.171.179.24 臺灣), 07/10/2022 17:08:23跪了 好厲害
雖然我不是工程師 但這篇文看起來真的挺不錯的對吧
雖然這是醫學生版
其實數學好壞 跟deep learning做的好不好只有部分相
關 deep learning要做好 data品質非常重要 再來就是
要有很多人力測試模型跟調參 數學大概懂個原理就可以
上了 深度學習就是疊積木XD
覆議數學真的很重要
如果是transfer learning的確數學不需要用上太多@@ 不過
如果要自建loss function, lambda layer或是建立tensor
function等等還是會需要用到的 或是要做圖像分析 邊界偵
測 機率分佈回歸以及 post model data analysis 也需要
蠻多數學的 這部分很看研究主題
同意Data品質和data diversity才是重點 不過在訓練時抽
樣比重 邊界難訓練資料調整和訓練過程的learning rate變
化也會回歸到數學XDD 雖然已經有很好的資料庫可以直接用
謝謝學長分享
感謝我爸早秋,讓我早生了幾年...
推神人
這麼強當初應該要讀二類 出國當Google工程師的
好厲害!想問如果離開學校在醫院工作中,有哪些管道可
以學習得如此深入?
最重要的是有程式可以解決、帶來明顯收益的痛點 本身也有強烈興趣可以耐住鍛鍊的過程 學習資料方面 AHK 看官網和論壇 Python 人工智慧或網頁自動化 則是學人工智慧和網頁自動化線上課程 Python 算是附帶精進 語言本身並不是最重要的,重要的是解決問題 然後不管什麼語言 都要抄他人程式碼從中學習 臨摹久了搭配時常回顧 就自然有自己的一套
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143 臺灣), 07/12/2022 12:33:42我推薦DataCamp線上課程 對於學習寫程式幫助很大 也可以
自己找想學的主題或是課程
另外如果是學習理論知識的話 大推交通大學的開放課程 我
的很多數學基礎是在上面一堂一堂慢慢學的 而且那邊也會
有講義可以跟著學生一起上課 另外Stanford也有對於deep
learning 的很多線上課程可以學 不管是自己花錢買課程或
是看他們釋出的都可以
感謝樓上推薦 <(_ _)>
謝謝各位前輩的建議!
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其實我覺得培養第二興趣比較重要啦~XD 雖然我當初的確是從大一下學期開始進入實驗室 學習像是南方墨點 西方墨點 PCR 養細菌 養細胞 養老鼠等等@@ 但其實我覺得那段期間最主要的是學習wet lab的技術 但是沒有真正的學到怎麼做研究的想法wwwwwwww67
首Po小弟目前是大一升大二在學生 未來在apply科別的時候 如果想要嘗試一些科別 往往需要有研究的成果跟paper 系上很多人在大一的暑假就已經進入實驗室了(真的不少18
沒有理解錯的話,原原 po 希望找到對未來工作規劃有益,同時具有熱忱的技能。 是的話,個人也覺得低年級時多方嘗試特別值得;技能、理解和熱忱,常需要時間茁壯。 進實驗室滿好的,也許熱忱慢慢才會顯現或培養出來。 不進實驗室也不用焦慮,如果很多人進,想靠著類似經驗為 apply 加分的效益也就低了 。
爆
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[問卦] 說真的 python才是最難學的吧?我自己已經摸兩年C了 最近開始自修python 打一打真的覺得這根本不像程式語言 反而像工具箱一樣 哪個function能做什麼事 背就對了18
Re: [請益] 轉職仔的語言選擇語言不是重點,要看接在什麼主題後面 學寫程式,語言不是重點(O) 轉職,語言不是重點(O) 領更高的薪水,語言不是重點(O) 但,目的是了解程式,語言就是重點了