Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

Miks on äge teadlane olla?

Räägisin sellest, miks on äge teadlane olla oma teadusala (bioinformaatika) vaadenurgast. Ettekannes jagasin inimestele skeemi kuidas valida nende jaoks ideaalset tööd, mis vastataks nende ootustele ja jääks huvitavaks pikemas perspektiivis.
See skeem on väga lihtne ning koosneb kolmest osast “tahan teha” “oskan teha” “on vaja teha” ja iga osa on kirjeldatud küsimustega. Peab vastama küsimustele ning otsima kõige suuremat ülekatet nendest kolmest osast. See on ideaalse töö kirjeldus.

  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Miks on äge teadlane olla?

  1. 1. Bioinformaticians to the rescue!
 Miks on äge teadlane olla? Sissejuhatus erialasse LTAT.03.002 19 September 2019 Elena Sügis
  2. 2. Kes on teadlane? Teadlane teadustööd tegev, teaduse alal tegutsev inimene, uurija, õpetlane. 2
  3. 3. Teadlane teadustööd tegev, teaduse alal tegutsev inimene, uurija, õpetlane. Kas teadlasena töötada on äge ? 3
  4. 4. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha 4
  5. 5. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha 5
  6. 6. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha 6
  7. 7. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha 7 On vaja teha • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema?
  8. 8. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha 8 On vaja teha • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema? • Mida oskan 
 kõige paremeni teha? • Mille eest ma saan kõige 
 rohkem positiivset 
 tagasisidet?
  9. 9. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? 9 On vaja teha • Mis on tööturul hinnas? • Mille eest makstakse? • Kui kaua see amet
 aktuaalne on? • Mida olen valmis
 tasuta tegema? • Mida oskan 
 kõige paremeni teha? • Mille eest ma saan kõige 
 rohkem positiivset 
 tagasisidet?
  10. 10. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida oskan 
 kõige paremeni teha? • Mille eest ma saan kõige 
 rohkem positiivset 
 tagasisidet? 10 On vaja teha • Mis on tööturul hinnas? • Mille eest makstakse? • Kui kaua see amet
 aktuaalne on? • Mida olen valmis
 tasuta tegema?
  11. 11. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida oskan 
 kõige paremeni teha? • Mille eest ma saan kõige 
 rohkem positiivset 
 tagasisidet? 11 On vaja teha • Mida olen valmis
 tasuta tegema? • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Uute algoritmite 
 arendamine
  12. 12. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Uute algoritmite 
 arendamine 12 • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema? • Mida oskan 
 kõige paremeni teha? • Mille eest ma saan kõige 
 rohkem positiivset 
 tagasisidet?
  13. 13. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Uute algoritmite 
 arendamine • Programmeerida,
 koordineerida projeekti,
 suhelda inimestega • Andmeteaduste projektide
 juhtimise eest • Keeruliste asjade 
 selgitamise eest 13 • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema?
  14. 14. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Programmeerida,
 koordineerida projeekti,
 suhelda inimestega • Andmeteaduste projektide
 juhtimise eest • Uute algoritmite 
 arendamine• Keeruliste asjade 
 selgitamise eest 14 • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema?
  15. 15. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Programmeerida,
 koordineerida projekti,
 suhelda inimestega • Andmeteaduste projektide
 juhtimise eest • Uute algoritmite 
 arendamine• Keeruliste asjade 
 selgitamise eest 15 • Mis on minu väärtused? • Mis teeb mind õnnelikuks? • Mis annab mulle energiat 
 oma töös ja mis võtab 
 energiat? • Mida olen valmis
 tasuta tegema?
  16. 16. Väärtused on olulised • Focus on impact • Move fast • Be bold • Be open • Build social value • Customer obsession • Operational excellence • Passion for invention • Long-term thinking • Focus on the user and all else will follow • It’s best to do one thing really, really well • Fast is better than slow • Democracy on the web works • You can make money without doing evil • There’s always more information out there • The need for information crosses all borders • You can be serious without a suit • Great just isn’t good enough • You don’t need to be at your desk to
 need an answer 16
  17. 17. Töö ägeduse meetrikad Tahan teha Oskan teha On vaja teha • Iseseisvus • Õppida kuidas 
 maailm töötab,
 bioloogilisi protsesse
 uurida, kirjutada • Saan jagada oma
 teadmisi • Tarkvara arendamine • Suurte andmete analüüs • 10+ aastat • Programmeerida,
 koordineerida projekti,
 suhelda inimestega • Andmeteaduste projektide
 juhtimise eest • Uute algoritmite 
 arendamine• Keeruliste asjade 
 selgitamise eest • Kui teen midagi 
 inimkonna heaks,
 kui õppin midagi uut 17
  18. 18. Kuidas teha midagi inimkonna heaks
 kasutades arvutiteadust http://www.scifiwright.com/2015/06/tomorrowland/ 18
  19. 19. Image credit: D.Fishman, Introduction to ML in bioinformatics Bioinformaatika 19
  20. 20. 20 interdistsiplinaarne valdkond, mis arendab meetodeid ja tarkvaravahendeid bioloogiliste andmete mõistmiseks Bioinformaatika Image credit: D.Fishman, Introduction to ML in bioinformatics
  21. 21. 21 Mis on raamaturiiulitel?
  22. 22. Üks 
 inimgenoom ~3GB 22 Mis on raamaturiiulitel?
  23. 23. ATGCTCGTAC = 1mm Tallinn - Jõgeva - Misso: 320 km Slide image credit: P.Adler. Bioinformaatika, põnev väljakutse 23
  24. 24. Big Data 24
  25. 25. 25
  26. 26. 26 ANDMED≠TEADMINE
  27. 27. Mis saab andmetega teha? 27
  28. 28. 28 Bioloogilise protsessi uurimine
  29. 29. !29 Andmed tulevad erineval kujul
  30. 30. Haigus 30 Bioloogilise protsessi uurimine Arvutuslik
 representatsioon

  31. 31. Andmed 31 Bioloogilise protsessi uurimine Haigus Arvutuslik
 representatsioon

  32. 32. Analüüs f 32 Bioloogilise protsessi uurimine Haigus Andmed Arvutuslik
 representatsioon

  33. 33. f 33 Haigus Andmed Analüüs Arvutuslik
 representatsioon

  34. 34. f 34 Süstemaatiline arusaam Haigus Andmed Analüüs Arvutuslik
 representatsioon

  35. 35. Terve aju Haige aju Image credit: National Institute on Aging, NIH 35 Alzheimeri tõbi
  36. 36. !36 tuvastasme potentsiaalsed Alzheimeri haigusega seotud geenid
  37. 37. Õige ravi leidmine Illustration by Zhou Tao (ShanghaiDaily.com) 37
  38. 38. Inimene Haigused Elektroonilised terviseandmed Elektroonilised terviseandmed Slide image credit: S. Reisberg. Developing computational solutions for personalized medicine.
  39. 39. Ambulatoorsed epikriisid Retseptid Laboratoorsed 
 uringud Haigekassale esitatud arved Slide image credit: S. Reisberg. Developing computational solutions for personalized medicine. Elektroonilised terviseandmed
  40. 40. D Prot Bo Dise Electronic Slide image credit: S. Reisberg. Developing computational solutions for personalized medicine. Personaliseeritud meditsiin
  41. 41. Slide image credit: S. Reisberg. Developing computational solutions for personalized medicine. Personaliseeritud meditsiin Inactive drug Functional enzyme Active drug Non-functional enzyme Inactive drug Normal gene Gene with
 loss-of-function mutation Drug concentration in blood TimeDose Dose Dose Dose Increased level of functional enzyme Gene with mutation that increases the level of produced enzymes Increased metabolism of active drug Time Dose Dose Time Pharmacogenomic phenotype Normal Poor Rapid
  42. 42. VS 42
  43. 43. 43 Terviseriskide hindamine
  44. 44. Labs that produce data Research groups that can analyse data Laborid ja organisatsioonid, mis toodavad andmeid Ekspertid, kes oskavad kuidas andmeid analüüsida 44 Hetkeseis
  45. 45. Labs that produce data Research groups that can analyse data 45 SINA? Ekspertid, kes oskavad kuidas andmeid analüüsida Hetkeseis Laborid ja organisatsioonid, mis toodavad andmeid
  46. 46. Kuidas Ideaalne Bioinformaatik näeb välja? 46
  47. 47. Tarkvara 
 arendus Andmebaasid Masinõpe Bioloogia Algoritmid Andmeteadus 47 Bioinformaatika on lai valdkond
  48. 48. Arvutiteadus 48
  49. 49. Arvutiteadus Bioloogia 49
  50. 50. Arvutiteadus Bioloogia Statistika 50
  51. 51. Arvutiteadus Bioloogia Statistika 51
  52. 52. Miks peaksin hakkama bioinformaatikuks? 52
  53. 53. http://boingboing.net/2015/05/11/the-only-technique-to-learn-so.html 53 Võimalus avastada midagi uut iga päev ja töötada inimteadmiste piirialadel
  54. 54. • Ise otsustad mis teemaga sa soovid tegeleda ja ise valid meetodeid http://www.scifiwright.com/2015/06/tomorrowland/ 54 Mõttevabadus • Töö on vähem rutiinne
  55. 55. 55 Vaba graafik
  56. 56. 56 ja osaleda rahvusvahelistes projektides Saab reisida!
  57. 57. https://biit.cs.ut.ee/ !57 Töötad koos targade inimestega
  58. 58. 58 https://biit.cs.ut.ee/ Tahad teada rohkem?
  59. 59. 59 Aitäh! elena.sugis@ut.ee

×