科科轉職軟體工程師2 - 生技

呈上一篇，應該蠻多人想問自己適不適合和轉職？
依我個人的經驗，規劃以下五個問題，給想轉職軟個工程師的人參考看看！

1. 你是不是不喜歡當機器人做重複簡單的事？
2. 你曾經用過MS office做過縮短時間，小小自動化的事嗎？或是找工具簡化自己的文書流程呢？
3. 你對於電腦的資料夾熟嗎？
4. 高中物理、數學成績好不好？算題目會不會覺得有成就？是不是很喜歡碰新的軟體或APP?
5. 你是不是很喜歡學新知識？是不是看到一個現象就想邏輯推理？


這邊逐一說明：

1. 你是不是不喜歡當機器人做重複簡單的事？

我非常討厭做無聊重複的事，我從小六開始跟著我媽賣魯肉飯，那時候客人很多，每到用餐時段我就要無限的重複一樣的動作然後賣魯肉飯。但我那時候就覺得超無聊，但很簡單就可以賺錢，那我要好好讀書以後靠更難的事情賺錢，結果誤入歧途走上科科(傷心事不要提好了)。

我在生技業，第二個工作(醫材專案)結束後，其實我發現我非常討厭做簡單的事情(我沒有要嫌棄其他從業者的意思)，並且事實是錢又很少。我換工作換很快，其實很多原因真的是那個工作對我來說就沒有學習新知，沒有成長，幾乎每天做重複的事，完全讓我無法滿足求知慾，再來就是薪水很低。所以我的結論是-重複性高、簡單的事都會是低工資的。如果你發現你喜歡複雜有挑戰的事，或許就是一個機會。


2. 你曾經用過MS office做過縮短時間，小小自動化的事嗎？或是找工具簡化自己的文書流程呢？

我在做醫材專案的時候，那時候公司員工都跟牛一樣默默耕種不思考。我都會靠我google的能力或上網問人，幫公司解決各種資料整理困擾，像是Excel: 巨集、篩選、VLOOKUP、取代、資料剖析….等等甚至寫函式，我都會一直查一直導入他們的工作。曾經有同事在我幫他設定好自動化後，他原本要剪剪貼貼十分鐘的事變成十秒，他告訴我「我過去幾年在這工作都在幹嘛？」

我在做研究助理的時候，也要整理百筆資料，那時候也是會去找很多人家寫好的腳本，管他看不看得懂，放到資料夾上點開或是在terminal裡執行，會省下很多打字或是copy&paste的時間。


3. 你對於電腦的資料夾結構熟嗎？

我在學程式的過程，發現root跟boot這兩件事情，很像植物長根發芽開枝散葉，有一些規律就是電腦裡發生的事。如果你的桌面上檔案夾或是檔案隨時放超過十個以上，我真心建議你不要轉職軟體業。我從求學到生技業就職，我都會定期地針對我電腦的資料做分類管理，我的桌面永遠乾乾淨淨，尤其後來用了macbook更讓我必須學會管理資料。當你在做這些資料處理與管理的時候，其實你就會懂電腦的資料結構，這對於我後來學程式，架設環境幫助真的很大。


4. 高中物理、數學成績好不好？算題目會不會覺得有成就？

我在學程式的過程，有些底子是高中就練就的。上課的時候，真的有些理論跟原理是高中數學，我大學以後再也沒碰的東西。你或許可以回想你高中數學物理兩科成績如何？我自己是數學、物理、生物三科分數平行(真懊悔選錯路走QQ)。但我以前高中也是很喜歡數物的。


5. 你是不是很喜歡學新知識？是不是看到一個現象就想邏輯推理？是不是很喜歡碰新的軟體或APP?

軟體業，寫程式這件事，演變是非常快的。現在跟10年前寫code的方式已經不一樣了，更別說20年前。所以如果你想要轉的軟體業，你要問問自己是不是成長型人格，是不是喜歡一直學新知？但我相信喜歡當研究助理的人是喜歡一直更新知識的，而且當研究助理做研究少不了統計，其實應該是很適合轉職軟體業的。

而我非常喜歡推理，從一則新聞一個現象我都可以跟我朋友討論很久，像是柬埔寨的新聞，我們就會討論什麼人會去，那為什麼媒體這樣報導？為什麼這些人會去？然後我們比較各產業的薪資水平，比較市場資訊等等的。我們很喜歡去google收集數據，然後討論。

我在大學的時候其實有點害怕玩軟體，很害怕電腦壞掉或中毒。但研究所的時候真的要學形形色色的軟體，最後我就也習慣常常要遇到新的介面，新的軟體。



再來讓我分享一下我的學程式的切入點：

1.當初是因為要分析NGS的資料，所以一進實驗室當RA就開始看鳥哥linux的指令。這個其實不難，你就是在背指令，就像你在背每一顆鍵盤的功能一樣。真的也不用特別背，因為就是用到了就會記得了。

2.看linux語法指令，是為了要上國網丟資料，這時候你就要用到WinSCP這類的輔助軟體。然後你開始要清楚資料結構，你要知道你的root在哪，你才可以下指令。然後了解了資料結構，有什麼資料存在，再進一步知道什麼叫做環境。

3.分析的腳本其實工程師都寫好了，所以我只要linux下執行命令。然後有bug也會自動生成error的報告txt檔，我從處理這些報告開始學習資料處理的時候哪個流程出問題。碰到最後就是打開腳本檢查每一行程式碼哪一行少一個多一個字元。(這就是debug)

4.被分析過的數據輸出了，有各種內容的CSV檔，這時候才是真的演算法跟資料查詢。因為要表達這些數據，我開始的python旁聽之旅。

5.大概旁聽第二個月時，我會寫for迴圈了，我就回來把那些我在excel要點選100次的重複動作，寫for迴圈搞定了。原本可能要點十分鐘半小時，一個python腳本就5秒不到數據生成。這種成就感讓我非常想繼續寫程式解決問題。

6.我旁聽python，聽著聽著覺得AI真的太有趣神奇了，就一路學著學著到現在了。



先分享至此，如果有人有想要知道下一個階段，看情況再跟大家分享。

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