跨領域不是天賦：我如何靠自學，從工程一路走到生醫與生物資訊
- Jason Lu
- 1月12日
- 讀畢需時 3 分鐘
跨領域學習不是天賦：我如何靠自學，從工程一路走到生醫與生物資訊
跨領域學習的起點：我不是一開始就走在「對的路」上
很多人以為我一路都在做生醫相關的研究，但事實上，我的起點是工程——化學工程與土木工程。那時候的我，對生物的理解非常有限，更不用說分子層級的調控機制、細胞訊號傳遞，或是後來成為日常的生物資料分析。
工程背景給我的，並不是「比較聰明」，而是一種習慣：遇到問題先拆解，而不是先害怕。但老實說，剛跨進生醫領域時，我其實非常不安，因為我很清楚自己在「基礎知識」上落後同儕一大截。
那段時間，我很早就意識到一件事：如果我想走得下去，靠的只會是持續而有策略的自學。
跨領域學習的第一關：工程訓練教會我解題，卻沒教我如何面對生命的複雜
工程訓練讓我很自然地去做這些事：
清楚定義問題
建立可驗證的假設
用模型或流程簡化系統
但真正進入生醫領域後，我很快發現這套思維有它的極限。生命系統充滿例外、變異與噪音，很多時候你無法用一個漂亮的模型解釋所有現象。
跨領域真正困難的地方，不是學新知識，而是放下舊有的確定感。
我第一次深刻體會到：跨領域不是能力的平移，而是思維模式的調整。
跨領域學習如何落地：從生醫工程到分子生物學，我怎麼補齊「基礎洞」
我並不是生物系或生命科學本科出身。細胞生物、分子生物、免疫學，幾乎都是在研究與工作中一邊撞牆、一邊補學。
那段時間我最大的困難，不是努力不夠，而是不知道哪些是一定要補的核心概念，哪些可以暫時放下。
後來我整理出一個對我非常有幫助的原則：
先從「會影響我判斷的概念」學起
不追求一次學完整
允許自己在不完全理解下先往前走
也是在這個階段，我開始大量使用結構化的線上課程來快速建立全貌，避免只靠零散資料拼湊理解。
跨領域學習的延伸：為什麼我後來一定要學生物資訊（Bioinformatics）
當實驗產生的資料量越來越大，只靠直覺與經驗做判斷，很容易誤讀結果，甚至被數據牽著走。
我開始學習生物資訊，並不是為了轉職，而是因為我意識到：
如果看不懂資料，就無法真正參與決策
如果無法與資料分析者對話，研究會被切割成孤島
這段學習幾乎完全靠自學完成，從基礎統計、資料視覺化，到理解 RNA-seq 等分析邏輯。理解資料，讓我成為更完整的生醫人。
跨領域學習的核心：我一路自學，真正累積的是「學習系統」
回頭看，我發現自己真正累積的，並不是單一技術，而是一套可以重複使用的學習系統：
先定義目前卡關的是什麼問題
找到最小可用的學習資源
在實際工作或研究中驗證
線上課程（例如我使用的 Coursera）對我來說，從來不是終點，而是降低進入新領域門檻的工具；它們幫我建立地圖、減少試錯成本，讓我更快進入能產生價值的狀態。
👉 我實際使用的學習平台與課程整理在這裡：
給想進行跨領域學習的你：我會怎麼建議你開始
如果你也正在考慮跨領域，或是在工作中發現自己需要補一塊完全陌生的知識，我會給你三個很實際的建議：
先定義問題，不要先選課
一次只補一個洞
接受學習的不舒適感是正常的
跨領域不是天賦，而是一連串選擇累積的結果。
接下來的文章，我會整理我實際使用的學習工具與課程，分享如何在全職工作下持續補齊關鍵能力。
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